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Il est essentiel de bien comprendre l’ampleur des liens intersectoriels pour prévoir l’incidence d’une crise sur l’ensemble de l’économie. Nous montrons que les techniques d’apprentissage statistique sont nettement plus efficaces que les techniques d’estimation habituelles pour mesurer des réseaux étendus de liens.

Nous étudions les effets de l’élargissement des programmes d’assurance-emploi et de l’introduction de subventions salariales sur le marché du travail et la prospérité économique dans le contexte de la pandémie de COVID-19. Nos résultats montrent que ces mesures sont complémentaires et bénéfiques pour différents types de travailleurs. Les subventions salariales permettent de garder en poste les travailleurs qui occupent des emplois hautement productifs, tandis que l’assurance-emploi compense la baisse de revenus de ceux qui perdent inévitablement leur emploi.

Un consommateur divulgue des renseignements à un vendeur multiproduit, qui découvre ainsi ses préférences, établit le prix de ses produits et en recommande certains. Alors que le consommateur bénéficie de recommandations pertinentes, le vendeur peut exploiter ses renseignements pour exercer une discrimination de prix.

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.

J’élabore une méthode d’estimation bayésienne pour les modèles macroéconomiques non linéaires résolus globalement. Cette méthode utilise un réseau de densité de mélange comme approximation de la distribution des états initiaux. Le réseau de densité de mélange augmente la fiabilité de l’inférence postérieure, par rapport à une situation où les états initiaux sont paramétrés à leurs valeurs de régime permanent.

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.

Les flux de capitaux non réglementés sont probablement trop élevés en période de stagflation, en raison d’une externalité macroéconomique qui agit par le canal de l’offre dans l’économie. Les entrées de capitaux font augmenter les salaires intérieurs et exercent des pressions à la hausse indésirables sur les coûts des entreprises. Pourtant, les forces du marché sont susceptibles de causer ces entrées de capitaux. Or une gestion optimale des flux de capitaux viserait plutôt des sorties nettes.

Et si une banque centrale émettait une monnaie numérique? Nous examinons les raisons qui pourraient motiver une telle démarche et quelles en seraient les incidences.

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 examinons le rôle de la dette dans l’amplification et la propagation des récessions. L’ajustement de la dette des entreprises aggrave les périodes de récession, mais rend les périodes d’expansion graduelles. Plus précisément, lorsque le levier financier global des entreprises se situe à dix points de pourcentage au-dessus de la moyenne, il faut deux fois plus de temps pour atteindre le milieu du cycle de vie de la reprise.