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Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés.

Une monnaie numérique de banque centrale (MNBC) devrait-elle s’apparenter davantage à de l’argent comptant ou à des dépôts bancaires? Une MNBC comparable à l’argent comptant, qui porte intérêt, ne fait pas qu’améliorer l’efficience des paiements, elle accroît aussi la demande globale. Et cela a des répercussions positives sur d’autres transactions, entraînant une augmentation de la prise de dépôts et de l’octroi de prêts et, donc, de l’intermédiation bancaire.

Nous fournissons des résultats empiriques concernant les effets sur l’économie globale de nouvelles inattendues liées à la valeur nette d’intermédiaires financiers. Pour ce faire, nous employons une stratégie d’identification des chocs financiers à l’aide de données de haute fréquence. Nous estimons qu’une baisse inattendue de 1 % de la valeur nette des intermédiaires entraîne une diminution de 0,2 à 0,4 % de la valeur de marché des sociétés non financières.

Les catastrophes naturelles sont plus fréquentes que par le passé, ce qui peut plonger les ménages en situation de détresse financière. Nous étudions l’interrelation entre les vulnérabilités financières des ménages et les phénomènes météorologiques violents.

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.

Nous proposons un nouvel estimateur des modèles dynamiques gaussiens de la structure par terme des taux d’intérêt à plusieurs pays. Cet estimateur fondé sur la méthode des moindres carrés ordinaires est facile à calculer et asymptotiquement efficient, même avec un assez grand nombre de pays, un cas pour lequel d’autres méthodes proposées récemment perdent leur simplicité.

Dans l’enquête que la Banque du Canada a menée en 2015 sur les coûts des différents modes de paiement pour les détaillants, la non-réponse est un défi majeur. Elle se présente sous deux formes dans l’enquête en question : la non-réponse totale (une entreprise ne participe pas du tout à l’enquête) et la non-réponse partielle (une entreprise ne répond pas à certaines questions de l’enquête).

L’importance croissante que revêt la gestion des risques dans les systèmes de paiement amené à l’élaboration d’un éventail d’outils destinés à atténuer le risque extrême dans ces systèmes. Nous utilisons des méthodes fondées sur la théorie des valeurs extrêmes pour quantifier l’ampleur du risque extrême dans le Système automatisé de compensation et de règlement (SACR) pour la période allant de 2002 à 2015.

Dans cette étude, nous proposons une nouvelle mesure de la force du cycle financier mondial en estimant un modèle factoriel avec changements de régimes, appliqué aux flux transfrontières d’investissements de portefeuille en actions pour un échantillon de 61 pays. Nous évaluons ensuite la manière dont la force du cycle financier mondial influe sur l’indépendance de la politique monétaire, que nous définissons comme la capacité des banques centrales à modifier leurs taux directeurs pour répondre aux variations exogènes touchant l’inflation.

Nous revenons sur un vieux débat : les contraintes financières amplifient-elles ou amortissent-elles la transmission des effets de la politique monétaire à l’économie réelle? Pour répondre à cette question, nous proposons une simple stratégie empirique combinant des données relatives au niveau d’emploi et au bilan des entreprises, des chocs de politique monétaire ciblés et des données d’enquête sur les activités de financement.