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Il est généralement reconnu que la segmentation des processus de production est une caractéristique importante de l’économie mondiale actuelle. Ce fractionnement du processus de production en plusieurs étapes a été incorporé à de nombreux modèles quantitatifs modernes du commerce, et il a été démontré qu’il produit des gains additionnels importants sur le plan du commerce international.

La réduction proportionnelle de la production est une pratique courante des cartels. Nous élaborons une méthode de calcul qui quantifie ces réductions en fonction d’un point d’équilibre de référence établi à partir de scénarios et faisons un lien avec un paramètre traditionnel de conduite.

Nous mesurons le risque systémique dans le réseau des infrastructures de marchés financiers (IMF) en fonction de la probabilité que deux IMF ou plus aient une forte exposition au risque de crédit à l’égard d’un même participant.

Nous étudions les incidences du développement des marchés financiers en prenant en considération les modes de financement aussi bien formel qu’informel. En nous fondant sur des données internationales sur les entreprises, nous constatons que le financement informel est plus courant dans les pays riches que dans les pays pauvres.

Les nouveaux modèles types de commerce extérieur représentent l’hétérogénéité des producteurs sur le plan de la productivité totale des facteurs. Dans cet article, nous adaptons le modèle de commerce international d’Eaton et Kortum (2002) pour prendre en compte les biens intermédiaires échangeables et l’hétérogénéité des producteurs dans la productivité à valeur ajoutée.

Nous nous appuyons sur les travaux récents de la littérature consacrée au commerce international pour isoler et quantifier les effets économiques à long terme des modifications des droits de douane sur les États-Unis et l’économie mondiale.

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.

La plupart des modèles en finance font l’hypothèse que les agents planifient leurs transactions sur un horizon infini.

Nous étudions les défauts de règlement sur le marché des obligations du gouvernement du Canada. Nous constatons que ces défauts ne surviennent pas de façon indépendante. À l’aide d’un nouvel ensemble complet de données, nous examinons trois facteurs à l’origine de ces défauts.

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.