Rechercher

Les modèles monétaires standards opèrent sur un horizon infini auquel on applique un taux d’actualisation. Pour tester ces modèles en laboratoire, il faut mettre en place un jeu à horizon infini sur une période limitée. Nous comparons trois approches pour ce faire et discutons de leurs avantages respectifs.

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.

Nous étudions la section transversale des rendements d’équilibre des actifs sûrs à l’aide d’un modèle d’évaluation maniable, avec une demande de liquidité microfondée et plusieurs actifs sûrs présentant des coûts de transaction hétérogènes. Nous testons les principales prédictions de notre théorie à l’aide d’une nouvelle mesure des rendements d’opportunité (ou l’inverse) relatifs sur le marché des bons du Trésor américain.

Comment la concurrence sur le marché des dépôts et les décisions des banques en matière de transparence influent-elles sur la stabilité du secteur financier? Nous constatons que les politiques visant à accroître la concurrence bancaire font augmenter les taux de rémunération des dépôts, ce qui favorise les retraits et l’instabilité.

Une allocation efficace opérée sous contrainte est caractérisée dans un modèle de sélection adverse et de prospection ciblée (Guerrieri, Shimer et Wright, 2010). Cette allocation est définie comme une allocation maximisant le bien-être (l’utilité espérée de tous les agents) en présence de frictions.

Quand l’économie sort d’une crise, la politique macroéconomique se heurte à un dilemme : des mesures de relance prolongées peuvent favoriser une reprise plus inclusive du marché du travail, mais risquent de déclencher une inflation qui, à terme, nuit au bien-être des travailleurs en érodant leur revenu réel. Cette tension s’amplifie en présence de la borne du zéro des taux d’intérêt et de contraintes de capacité globale. Nous intégrons cette observation dans un modèle quantitatif de l’économie américaine.

Cette étude s’intéresse à la façon dont les courtiers hypothécaires aident les emprunteurs à obtenir des offres de prêt hypothécaire et à y être admissibles. Nous constatons qu’en moyenne les emprunteurs qui font appel à un courtier obtiennent un taux d’intérêt moins élevé. Cependant, dans environ 15 % des cas, les emprunteurs sont orientés vers des prêts assortis de périodes d’amortissement plus longues par rapport au choix qu’ils auraient fait par eux-mêmes. Puisqu’une période d’amortissement plus longue entraîne des coûts d’intérêt totaux plus élevés sur la durée du prêt, une telle recommandation s’avère coûteuse.

Nous présentons une analyse des tendances relatives à l’usage de l’argent comptant au Canada avant et durant la pandémie de COVID-19. Nous explorons également les deux scénarios possibles concernant l’émission d’une monnaie numérique de banque centrale ou d’un dollar canadien numérique : le passage à une économie sans argent comptant ou l’adoption généralisée d’une autre monnaie numérique au Canada. Enfin, nous discutons de l’expérience canadienne en ce qui a trait au maintien de l’argent comptant comme mode de paiement et instrument de réserve de valeur à la fois efficace et accessible.

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.

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.