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Decomposing Large Banks’ Systemic Trading Losses

Document de travail du personnel 2024-6 Radoslav Raykov
Les banques réalisent-elles des pertes simultanées sur leurs activités de négociation parce qu’elles investissent dans les mêmes actifs ou parce que les divers actifs dans lesquels elles investissent sont soumis aux mêmes chocs macroéconomiques? Dans la présente étude, je décompose les covariations des pertes des banques en deux canaux orthogonaux : les chevauchements de portefeuilles et les chocs communs.

United in Booms, Divided in Busts: Regional House Price Cycles and Monetary Policy

Document de travail du personnel 2025-36 Ulrich Roschitsch, Hannes Twieling
Cette étude montre que les disparités régionales dans la croissance des prix des logements sont plus prononcées pendant les périodes d’effondrement que pendant les périodes d’emballement des prix. Pour expliquer cette observation, nous construisons un modèle d’union monétaire à deux régions intégrant un secteur du logement et une actualisation des croyances extrapolatives concernant les prix des logements. Pour résoudre le modèle, nous proposons une nouvelle méthode qui gère efficacement l’actualisation des croyances extrapolatives dans une large famille de modèles structurels.

The Rise of Non-Regulated Financial Intermediaries in the Housing Sector and its Macroeconomic Implications

Document de travail du personnel 2017-36 Hélène Desgagnés
À l’aide d’un modèle d’équilibre général dynamique et stochastique, j’analyse l’incidence des prêteurs non réglementés sur le marché hypothécaire. Dans mon modèle, on retrouve deux types d’intermédiaires financiers qui se distinguent sous trois aspects. Tout d’abord, seuls les intermédiaires réglementés sont soumis à des exigences de fonds propres.

Housing and Tax-Deferred Retirement Accounts

Document de travail du personnel 2016-24 Anson T. Y. Ho, Jie Zhou
Les comptes de retraite à impôt différé et l’immobilier sont deux composantes importantes du portefeuille d’actifs des ménages. Dans notre étude, nous élaborons un modèle de cycle de vie qui permet d’examiner l’interaction entre l’utilisation des comptes de retraite à impôt différé et les décisions en matière de logement.

Stablecoins and Their Risks to Financial Stability

Document d’analyse du personnel 2022-20 Cameron MacDonald, Laura Zhao
Quels risques potentiels les cryptomonnaies stables présentent-elles pour le système financier? Nous soutenons que les mécanismes de stabilisation de la valeur de ces cryptomonnaies pourraient faire peser un risque sur la confiance susceptible d’entraîner des mouvements de ventes massives pouvant se propager à l’ensemble des marchés de cryptoactifs et au système financier traditionnel. Nous faisons valoir également que les cryptomonnaies stables sont de nature à contribuer aux risques pour la stabilité financière en favorisant la hausse du levier financier et l’asymétrie de liquidité dans la finance décentralisée. Il n’est pas possible de gérer de tels risques en assurant uniquement la stabilité de la valeur de ces cryptomonnaies. Enfin, nous nous penchons sur les implications possibles des cryptomonnaies stables pour le système actuel d’intermédiation bancaire du crédit et la politique monétaire.

A Comprehensive Evaluation of Measures of Core Inflation in Canada: An Update

Document d’analyse du personnel 2019-9 Helen Lao, Ceciline Steyn
Nous proposons une nouvelle évaluation de l’utilité de diverses mesures de l’inflation fondamentale pouvant servir à la conduite de la politique monétaire. Nous constatons que les mesures actuellement privilégiées par la Banque du Canada, à savoir l’IPC-moyenne tronquée, l’IPC-médiane pondérée et l’IPC-composante commune, répondent encore le mieux à toute une série de critères.

Understanding DeFi Through the Lens of a Production-Network Model

Document de travail du personnel 2023-42 Jonathan Chiu, Thorsten Koeppl, Hanna Yu, Shengxing Zhang
Nous mettons au point un modèle de réseau de production pour rendre compte de l’évolution de la finance décentralisée dans différents secteurs des services financiers. Ce modèle nous permet de mesurer la valeur ajoutée par différents secteurs de la finance décentralisée et d’étudier en quoi leur interconnexion influence les prix des jetons.
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