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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.

Après la crise financière, les autorités de réglementation ont porté leur attention sur la manière dont les fonds communs de placement gèrent la liquidité, en se demandant tout particulièrement si ces entités disposent d’assez de liquidités pour faire face à une éventuelle panique des investisseurs.

Notre outil de simulation de crise tient compte du fait que les banques qui subissent des tensions peuvent gérer leur bilan de façon stratégique. Nous utilisons des données canadiennes confidentielles issues de la surveillance pour examiner si les comportements qu’elles adoptent afin de maximiser la valeur pour leurs actionnaires peuvent amplifier un scénario de crise hypothétique.

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.

Quels sont les facteurs déterminants de la fonction de réaction de la politique monétaire propre à la Banque populaire de Chine?

Cette étude examine la contribution de divers facteurs d’offre à l’inflation globale aux États-Unis depuis le début de la pandémie de COVID-19. Nous identifions six chocs d’offre à l’aide d’un modèle VAR structurel : chocs liés à l’offre de travail, à la productivité de la main d’œuvre, aux chaînes d’approvisionnement mondiales, au prix du pétrole, aux majorations de prix et aux hausses salariales.

Dans cette étude, les auteurs quantifient les chocs de demande, d’offre et d’incertitude à l’échelle mondiale, et ils comparent deux grandes récessions mondiales : la Grande Récession de 2008-2009 et la pandémie de COVID-19. Ils utilisent deux méthodes pour analyser ces chocs économiques, soit 1) des techniques de traitement automatique du langage naturel appliquées à des transcriptions de présentations des résultats financiers et 2) un modèle vectoriel autorégressif structurel avec estimation bayésienne.

Nous explorons les facteurs derrière la montée de l’inflation au Canada durant la pandémie de COVID-19. Cette analyse s’inscrit dans un vaste effort auquel participent 11 banques centrales, chacune utilisant le modèle de Bernanke et Blanchard (2023) pour cerner les similitudes et les différences entre les économies.

L’auteur propose une structure fondée sur les préférences non homothétiques des ménages comme alternative à l’agrégateur de type CES standard. Plus précisément, l’élasticité de substitution entre les biens diminue pendant les périodes de forte consommation par habitant et augmente dans le cas contraire, ce qui incite les entreprises à ajuster leurs marges désirées en fonction de l’état de la demande. L’auteur présente aussi des données empiriques soutenant une approche selon laquelle la demande de consommation par habitant joue un rôle direct dans la détermination de l’inflation au Canada.

Nous proposons un modèle macroéconomique comportant une courbe de Phillips non linéaire qui s’aplatit lorsque les pressions inflationnistes sont modérées et se redresse lorsque ces dernières sont élevées. Notre modèle peut générer des augmentations plus marquées de l’inflation causées par des hausses imprévues des coûts et des chocs de demande qu’un modèle linéaire standard en période de forte inflation.