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Nous explorons l’idée selon laquelle le secteur financier peut faire peser des risques non fondamentaux sur le reste de l’économie. Nous nous demandons aussi si les politiques publiques peuvent permettre de réduire ces risques, que ce soit en augmentant l’offre d’actifs sûrs garantis par l’État ou en faisant baisser la demande d’actifs sûrs.

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.

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.

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.

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.

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 étudions le pouvoir de marché et la répercussion des chocs de coût et de demande dans le contexte de libre entrée sur le marché d’entreprises hétérogènes et d’une recherche mixte des consommateurs. Les prix et les marges à l’équilibre sont déterminés par la variation de l’élasticité de la demande chez les entreprises. L’amélioration des conditions pour les acheteurs peut augmenter ou diminuer le pouvoir de marché.

Cette étude examine les inefficacités résultant d’un manque de contrats à long terme dans le secteur des prêts aux petites entreprises en Chine.