Rechercher

Alors que les modèles structurels traditionnels ne permettent pas de déterminer si les fluctuations d'une variable sont le résultat d'une modification des anticipations ou d'une réponse retardée à une planification antérieure, les modèles à coûts d'ajustement polynomiaux (connus sous le nom de modèles PAC) éliminent cette ambiguïté en décomposant de façon explicite le comportement dynamique d'une variable en mouvements induits par des changements des anticipations et en réactions retardées en raison des coûts d'ajustement.

Dans les travaux consacrés récemment à la « nouvelle courbe de Phillips » (par exemple ceux de Galí, Gertler et López-Salido, 2001a), le coût marginal se voit attribuer un rôle important dans la mesure des pressions s'exerçant sur l'inflation. Édith Gagnon et Hashmat Khan tentent de déterminer si l'emploi de différentes mesures du coût marginal peut améliorer l'adéquation statistique de la nouvelle courbe de Phillips aux faits observés.

La Banque du Canada est l'une des rares banques centrales à mettre à la disposition des chercheurs des statistiques sur le moment de la journée où ses interventions ont lieu sur le marché des changes.

L’auteur élabore un modèle d’une économie où le crédit bancaire soutient à la fois l’investissement productif et le lissage de la consommation individuelle face à un risque idiosyncrasique pesant sur les revenus. Le crédit qu’une banque peut octroyer est limité par ses capitaux propres.

Nous montrons que l’émission d’une monnaie numérique de banque centrale (MNBC) assortie d’un taux d’intérêt convenable encouragerait les banques à offrir de meilleurs taux d’intérêt pour fidéliser leur clientèle. Les Banques recevraient alors plus de dépôts et octroieraient plus de prêts. L’émission d’une MNBC n’aurait donc pas nécessairement un effet d’éviction sur les banques privées.

Nous examinons les facteurs qui influent sur les frais de transaction dans le système Bitcoin et cherchons à déterminer si celui-ci peut rester inviolable à long terme.

Dans cet article, nous étudions les conditions de marché qui entraînent des pertes extrêmes dans les systèmes financiers à l’échelle internationale. Grâce à une méthode de simulations de crises inversées, nous proposons deux mesures du risque systémique, en prenant les pertes extrêmes comme point de départ pour déterminer les événements qui leur sont le plus étroitement associés.

La simulation stochastique est une technique utilisée par les gouvernements pour évaluer l'utilité de diverses stratégies de financement. Pour pouvoir l'effectuer, il faut commencer par formuler un ensemble d'hypothèses sur le comportement dynamique qu'auront certaines variables macroéconomiques clés, puis effectuer, à l'aide de ces variables, une distribution du service de la dette pour chacune des stratégies envisagées.

Nous utilisons des données sur les paiements de détail et des techniques d’apprentissage automatique afin de prévoir les effets de la COVID-19 sur l’économie canadienne en temps quasi réel. Notre modèle améliore de façon considérable la précision des prévisions macroéconomiques comparativement à un modèle de référence linéaire.

Les commerçants qui acceptent les cartes de crédit doivent supporter des frais pour le traitement des paiements. Dans la plupart des pays, une règle de non-imposition de frais supplémentaires leur interdit d’imputer ces frais de transaction aux consommateurs.