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Cette étude analyse les flux transfrontaliers de cryptomonnaies, en se concentrant sur le Bitcoin et quatre grandes cryptomonnaies stables. À partir de données portant sur 162 pays, nous identifions les principaux facteurs déterminants, notamment les réactions face à une conjoncture économique défavorable et la demande pour les transferts de fonds. Une étude de cas dans le contexte de la COVID‑19 vient étayer ces conclusions et met en évidence le rôle des cryptomonnaies dans la finance mondiale.

Au cours des dernières années, des efforts considérables ont été déployés pour attirer davantage de femmes dans le milieu universitaire et pour faire avancer leur carrière, dans le but d’accroître leur représentation.

Comme les facteurs fondamentaux du marché boursier ne semblent pas permettre d’effectuer des prédictions significatives des rendements à court terme, nous nous intéressons plutôt, dans cette étude, aux importants risques à la baisse (risques de krach).

Cette livraison renferme une analyse des politiques monétaires non traditionnelles récemment mises en oeuvre par les banques centrales et présente les recherches de la Banque dans deux domaines, à savoir la migration de la main-d’oeuvre entre les régions économiques du Canada et la modélisation des décisions de placement et de financement des réserves de change canadiennes.

Les attentes des marchés financiers quant à l'évolution future du taux cible du financement à un jour constituent une importante source d'information pour la Banque du Canada. C'est par l'entremise des marchés financiers que les modifications au taux directeur se transmettent aux autres variables financières, telles que les taux d'intérêt à long terme, le taux de change et les autres prix d'actifs. Une appréciation juste des attentes des marchés peut par conséquent aider les autorités monétaires à évaluer les répercussions possibles des mesures envisagées. Johnson examine l'hypothèse relative aux attentes, selon laquelle il est possible de mesurer les attentes concernant les niveaux futurs du taux cible du financement à un jour en s'appuyant sur les rendements courants du marché monétaire. Bien que l'on puisse déterminer les attentes à partir du rendement courant de n'importe quel titre à revenu fixe à court terme, certains de ces actifs se sont révélés des indicateurs plus fiables que d'autres. La mise en oeuvre d'un régime de dates d'annonce préétablies a coïncidé avec l'accroissement du pouvoir de prévision de ces actifs à court terme. Par suite de cette amélioration, un modèle relativement simple de la courbe de rendement peut maintenant fournir une mesure exacte des attentes des marchés financiers.

Les résultats de travaux récents sur la structure des taux de rendement des actions et des obligations posent des défis de taille aux modèles existants de détermination des prix d’équilibre des actifs. Cette étude propose un nouveau modèle d’équilibre basé sur les anticipations subjectives pour expliquer les dynamiques historiques conjointes des rendements boursiers et obligataires (et leurs écarts de rendement).

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.

Les technologies d’amélioration de la confidentialité pourraient offrir des solutions pour améliorer la protection de la vie privée et répondre à des normes strictes dans le domaine de la protection des données des monnaies numériques de banque centrale. Nous examinons la manière dont ces techniques peuvent transformer la conception de la protection des données des systèmes financiers et présentons les conséquences de leur adoption accrue.

Comment les données de l’enquête américaine Survey of Professional Forecasters peuvent-elles être utilisées pour améliorer les prévisions d’inflation? En nous servant des données trimestrielles historiques de cette enquête, nous arrivons à mieux comprendre comment nous pouvons utiliser la divergence des prévisions pour améliorer nos propres prévisions.