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Dans le cadre de la modernisation de son infrastructure de systèmes de paiement de base, le Canada remplacera le Système de transfert de paiements de grande valeur (STPGV) par un nouveau système à règlement brut en temps réel (RBTR) nommé Lynx. Une des questions cruciales pour les décideurs concerne la façon dont Lynx devrait être conçu.

Nous présentons un nouveau modèle de défaillance des entreprises, un des fondements de l’infrastructure de la Banque du Canada permettant de soumettre les banques à des tests de résistance. Le modèle est utilisé pour prévoir les pertes sur prêts aux entreprises que le secteur bancaire canadien est susceptible de subir en période de tension.

Cette étude vise à prévoir les phases des cycles financiers grâce à une mesure de l’intensité des tensions financières intégrée dans un modèle de Markov avec changement de régime. Le ratio du service de la dette et les variables liées au marché de l’immobilier annoncent une transition vers un régime caractérisé par de fortes tensions financières.

Pour les banques centrales, la conduite de la politique monétaire dans un contexte d’incertitude est une réalité quotidienne. Cette incertitude peut prendre de nombreuses formes, qui vont d’une connaissance incomplète du modèle et des données économiques appropriés aux phénomènes économiques et géopolitiques futurs dont il est impossible de cerner l’ampleur et les effets avec précision.

Depuis la crise financière mondiale, la croissance des salaires dans les économies avancées a été généralement plus faible que lors de reprises précédentes, surtout après la prise en compte de l’évolution des conditions sur le marché du travail pendant cette période. Dans cette étude, nous envisageons diverses raisons qui pourraient expliquer cette faiblesse. Pour ce faire, nous effectuons un survol de la littérature pertinente et analysons les données récentes sur le marché du travail des économies avancées.

J’utilise un modèle théorique de recherche pour étudier les répercussions des opérations d’open market sur la conduite de la politique monétaire et les implications de ces dernières sur différents ménages selon leur richesse. Dans le modèle, les ménages ont des portefeuilles de tailles et de compositions différentes, ce qui signifie qu’ils peuvent être touchés de manière inégale par les opérations d’open market.

Cette étude examine l’interaction entre l’assouplissement quantitatif et le dispositif de prêt de titres. Elle se base pour ce faire sur un ensemble de données détaillées concernant : les achats effectués par la Riksbank à des fins d’assouplissement quantitatif; les opérations réalisées dans le cadre du dispositif de prêt de titres par l’organisme suédois chargé de la gestion de la dette; et les opérations de pension de gré à gré en Suède. Un modèle théorique montre aussi comment la demande excédentaire d’actifs et les frictions de recherche transforment le dispositif de prêt de titres qui, d’abord conçu comme un filet de sécurité, devient un mécanisme de premier ressort.

Nous construisons un modèle d’analyse pour cerner les facteurs qui influent sur le taux de change des monnaies virtuelles. Trois éléments importent : tout d’abord, l’utilisation actuelle d’une monnaie virtuelle comme moyen de paiement; ensuite, la décision d’investisseurs prospectifs d’acheter de la monnaie virtuelle (et de contrôler ainsi l’offre de ce type de monnaie); enfin, les facteurs qui détermineront ensemble l’adoption d’une monnaie virtuelle par les consommateurs et son acceptation par les commerçants.

Cette étude porte sur la façon dont le crédit à la consommation non garanti influence la capacité des politiques d’assurance-emploi à lisser les fluctuations de la consommation globale au cours du cycle économique. Les résultats obtenus à partir d’un modèle d’équilibre général simulant un cycle économique réel montrent que le crédit non garanti amplifie l’effet de lissage de l’assurance-emploi sur les fluctuations cycliques de la consommation.

Dans cette étude, les auteurs quantifient les chocs de demande, d’offre et d’incertitude à l’échelle mondiale, et ils comparent deux grandes récessions mondiales : la Grande Récession de 2008-2009 et la pandémie de COVID-19. Ils utilisent deux méthodes pour analyser ces chocs économiques, soit 1) des techniques de traitement automatique du langage naturel appliquées à des transcriptions de présentations des résultats financiers et 2) un modèle vectoriel autorégressif structurel avec estimation bayésienne.