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Nous étudions des économies dans lesquelles les sociétés acquièrent des parts de capital sur les marchés primaires et les remettent en vente sur les marchés secondaires après avoir pris connaissance d’informations sur la productivité idiosyncratique. Nos marchés secondaires comprennent des transactions bilatérales avec des frictions relatives à la prospection, à l’activité de négociation et à la liquidité.

Nous estimons, par des techniques bayésiennes, un modèle d’équilibre général dynamique et stochastique en économie ouverte afin d’analyser les effets macroéconomiques du programme d’assouplissement quantitatif de la Banque centrale européenne (BCE). À partir des données portant sur l’encours des titres d’État et les taux de rendement pour la gamme des échéances, nous évaluons le paramètre qui détermine les ajustements de portefeuilles dans le secteur privé.

Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

À l’aide d’un ensemble de données sur la rapidité de paiement en magasin au Canada, je montre qu’il est plus rapide de payer en argent comptant que par carte de crédit ou de débit. Je me sers de modèles à risques proportionnels de Cox pour modéliser l’efficacité des paiements, compte tenu du mode de paiement choisi par le consommateur.

Nous élaborons un modèle théorique d’achats d’actifs par les banques centrales. Ce modèle permet d’expliquer comment, en situation de crise, ces achats allègent les pressions exercées sur les courtiers.

Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes.

Un mécanisme d’identifiants anonymes est un ensemble de protocoles qui permet aux utilisateurs d’obtenir des identifiants d’une organisation et de prouver que ceux-ci leur appartiennent sans compromettre leurs renseignements personnels. Dans cette étude, nous construisons le premier mécanisme d’identifiants sans clé secrète et résistant aux attaques quantiques.

Nous étudions l’influence des réseaux d’entrées-sorties sur le rythme d’adoption des technologies. En particulier, nous modélisons la décision d’adopter le langage de programmation Python 3 pour des progiciels. Python 3 propose des fonctions avancées, mais son installation ne permet pas un retour à la version Python 2, ce qui en soi représente un coût d’adoption.

Cette étude quantifie l’incidence des ouragans sur le commerce maritime international vers les États-Unis. En comparant le moment où les ouragans croisent ces routes avec des données mensuelles sur le commerce des ports américains, nous isolons les effets imprévus d’un ouragan frappant une route commerciale à l’aide de deux méthodes d’identification distinctes : une étude de l’événement et une projection locale.

Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants.