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À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique.

Sur le marché des prêts interbancaires, les banques pratiquent parfois des taux inférieurs au taux de rémunération des dépôts de la banque centrale. Nous expliquons cette anomalie à l’aide d’une théorie fondée sur les frictions de marché et les relations bancaires de long terme.

Dans cette étude, nous apportons un nouvel éclairage sur la coordination de groupes et la dynamique des prix dans des environnements complexes. Nous exécutons en laboratoire un modèle à générations imbriquées et parvenons à la conclusion que la coordination de groupes se produit soit dans un état stationnaire, soit dans un cycle de deux périodes, et que cette dynamique est non monotone.

Au regard de l’extraction des signaux, les implications de la spécification de modèles à composantes non observées avec innovations corrélées ou orthogonales ont été largement analysées. Par contraste, s’agissant des prévisions, les implications de modèles à composantes non observées avec différentes structures de corrélation des variables d’état sont moins bien comprises.

Nous étudions la concurrence que se livrent deux monnaies sans valeur intrinsèque, du fait d’interactions décentralisées entre sujets humains. Nous faisons une expérience en laboratoire basée sur un modèle de prospection simple intégrant deux pays et deux monnaies.

Les banques centrales de par le monde qui poursuivent des cibles d'inflation fixent fréquemment leurs objectifs par référence à l'indice des prix à la consommation (IPC). Or, selon la littérature qui fait appel, pour l'analyse de la politique monétaire optimale, à des modèles multisectoriels englobant des rigidités nominales, l'IPC ne serait pas toujours le meilleur étalon sous l'aspect du bien-être social.

Dans le cadre d’une analyse du ralentissement de la productivité aux États-Unis durant les années 1970 et 2000, nous constatons qu’une part importante de ce ralentissement est attribuable à l’absence de gain d’efficience allocative entre les secteurs. De plus, nos résultats indiquent que la volatilité sectorielle accrue joue un rôle important dans cette absence de gain.

L'étude porte sur les déterminants de la prise de risques en entreprise. Les actionnaires qui ont des intérêts considérables dans une seule firme ont tendance à préconiser la prudence en matière de politiques d'investissement parce qu'ils sont davantage exposés aux risques.

La modélisation et l’estimation de données discrètes persistantes peuvent s’avérer difficiles. Dans cette étude, nous utilisons un modèle probit autorégressif avec données de panel où l’autocorrélation de la variable discrète dépend de l’autocorrélation de la variable latente. Dans ce type de modèle non linéaire, l’autocorrélation d’une variable non observée entraîne une vraisemblance incalculable contenant des intégrales de haute dimension.

Les effets signalés antérieurement qu’exercent la qualité des institutions et les risques politiques sur l’investissement direct étranger (IDE) sont contrastés et, par conséquent, difficiles à interpréter. Nous présentons des données empiriques qui font ressortir une caractérisation intuitive statistiquement solide.