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Nous étudions comment la transmission des chocs de politique monétaire est influencée par la réaction endogène de la banque centrale aux agrégats macroéconomiques dans un modèle néo-keynésien à deux agents. Nous nous concentrons sur la manière dont l’orientation de la politique monétaire et la proportion d’épargnants dans l’économie influent sur la transmission.

Nous exposons un modèle simple visant à étudier la sensibilité au risque de la réglementation des fonds propres. Un banquier finance des placements avec des dépôts non assurés et des fonds propres coûteux à mobiliser, les fonds propres réglant un problème d’aléa moral dans le choix du risque que fait le banquier.

Cette étude examine, au moyen d’un modèle d’économie ouverte avec un secteur bancaire, l’incidence de nouvelles informations positives sur les valeurs futures d’actifs lorsque ces annonces ne se concrétisent pas entièrement. Ce modèle reproduit les évolutions du crédit bancaire et la dynamique de la balance courante en Espagne entre 2000 et 2010. D’après ce modèle, les politiques non traditionnelles entraînent une contraction plus modérée.

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 procédons à une analyse visant à déterminer dans quelle mesure la mise en place d’un rapport prêt-valeur contracyclique peut réduire l’endettement des ménages et les variations des prix des logements comparativement à l’instauration d’une règle de politique monétaire tenant compte de la hausse des prix des logements.

La politique monétaire peut-elle influencer le taux d’intérêt neutre réel? À l’aide d’un nouveau modèle statistique, nous montrons que les hausses de taux d’intérêt ont tendance à faire diminuer le taux neutre et la croissance à long terme, mais que la politique monétaire n’est qu’un petit facteur derrière la diminution du taux neutre à long terme.

La série de modèles que la Banque du Canada utilise actuellement ne tient pas entièrement compte des effets de réseau sur l’intégration de l’hétérogénéité des ménages et des entreprises ainsi que de leurs comportements. Nous élaborons CANVAS, un modèle fondé sur les comportements d’agents au Canada, afin de contribuer à la prochaine génération de modèles de la Banque. CANVAS améliore les prévisions et accroît nos capacités d’analyse de scénarios basée sur des modèles.

Pour les banques centrales, la conduite de la politique monétaire dans un contexte d’incertitude est une réalité quotidienne. Cette incertitude peut prendre de nombreuses formes, qui vont d’une connaissance incomplète du modèle et des données économiques appropriés aux phénomènes économiques et géopolitiques futurs dont il est impossible de cerner l’ampleur et les effets avec précision.

Nous introduisons une nouvelle méthode d’estimation des modèles factoriels de large dimension avec changements de régimes en élargissant le filtre de régression linéaire à trois passages afin d’intégrer des paramètres qui peuvent varier en fonction de processus de Markov.

À partir de données fortement désagrégées relatives aux transactions commerciales, nous rendons compte de l’importance d’établir de nouvelles relations entre les partenaires commerciaux à l’échelle des entreprises et d’ajouter des produits dans le cadre des relations existantes comme moteurs des flux commerciaux agrégés.