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Les auteurs estiment un modèle d'équilibre général dynamique et stochastique où les prix sont rigides et qui intègre un mécanisme d'accélérateur financier, à la Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), afin d'évaluer l'importance des frictions financières dans l'amplification et la propagation des effets des chocs transitoires.

Nous proposons une méthodologie nouvelle pour repérer les épisodes de flux importants de capitaux. Cette méthode repose sur un modèle de Markov à changement de régime. Le grand avantage de ce type de modèles sur les approches retenues dans la littérature est qu’il permet de classifier les mouvements de capitaux en différents régimes sans qu’il soit nécessaire de formuler des hypothèses spécifiques au contexte ou à l’échantillon choisi.

L'auteur propose de se servir de tests des rangs de forme linéaire pour vérifier si une marche aléatoire avec dérive indéterminée est possible en présence de formes arbitraires d'hétéroscédasticité conditionnelle.

Les auteurs offrent un cadre d'évaluation multipériodique du risque systémique afin d'apprécier globalement l'incidence de récentes propositions relatives aux exigences réglementaires en matière de liquidités et de fonds propres.

Les auteurs passent en revue plusieurs mécanismes importants susceptibles d’expliquer la ventilation des flux de capitaux internationaux entre investissements directs étrangers (IDE), investissements de portefeuille étrangers et flux d’endettement (emprunts bancaires et obligations). Ils s’intéressent tout particulièrement aux deux frictions suivantes : l’asymétrie d’information sur les marchés de capitaux et l’exposition aux chocs de liquidité.

L’incidence des chocs des prix du pétrole sur l’économie américaine continue de provoquer de vifs débats parmi les spécialistes. Dans cette étude, nous examinons la réaction des consommateurs américains au choc négatif des prix du pétrole de 2014- 2015, au moyen de données représentatives issues du Consumer Expenditure Survey.

L’intelligence artificielle (IA) peut-elle penser et agir comme un gestionnaire de liquidités? Dans cet article, nous explorons comment les agents d’IA générative peuvent aider à gérer des liquidités, à établir des priorités de paiement et à optimiser l’efficience dans des systèmes à règlement brut en temps réel.

Dans cette étude, l'auteur présente les principaux résultats de l'application d'une nouvelle méthode d'estimation du PIB potentiel britannique.

Le taux de croissance des salaires reste paradoxalement peu élevé pour une économie affichant une marge de capacités excédentaires faible, voire nulle. Parmi les nombreuses explications possibles, un facteur ressort : la disponibilité d’une main-d’oeuvre additionnelle qui vit d’emplois atypiques (de « petits boulots ») et que les mesures normales de l’emploi et des heures travaillées ne prennent pas entièrement en compte.

Depuis le début des années 80, les modèles fondés sur les facteurs économiques fondamentaux n'ont guère contribué à expliquer les variations du taux de change (Messe 1990). Devant ce problème, Frankel et Froot (1988) ont élaboré un modèle dans lequel ils ont utilisé deux approches de prévision du taux de change : l'approche fondamentaliste, dans laquelle la prévision repose sur des facteurs économiques fondamentaux, et l'approche technique, où la prévision s'appuie sur le comportement passé du taux de change.