Rechercher

Types de contenu

Sujets

Codes JEL

Endroits

Départements

Auteurs

Sources

États

Publié après

Publié avant

5 résultats

Évaluation des effets de la hausse de l’immigration sur l’économie et l’inflation au Canada

Nous évaluons les implications macroéconomiques complexes de la récente hausse démographique au Canada. Nous constatons que les nouveaux arrivants stimulent fortement la croissance potentielle non inflationniste de l’économie, mais que les déséquilibres déjà présents dans le secteur du logement pourraient être aggravés. L’offre de logements doit être accrue pour compléter les gains économiques à long terme découlant de la croissance de la population.

Machine learning for economics research: when, what and how

Note analytique du personnel 2023-16 Ajit Desai
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.

Redefining Financial Inclusion for a Digital Age: Implications for a Central Bank Digital Currency

Document d’analyse du personnel 2023-22 Alexandra Sutton-Lalani, Sebastian Hernandez, John Miedema, Jiamin Dai, Badr Omrane
Nous explorons de l’information quantitative et qualitative sur les Canadiens qui ont des difficultés à faire des paiements numériques. Nous examinons aussi les incidences de la numérisation continue sur l’inclusion financière moderne et sur une possible monnaie numérique de banque centrale.

Predicting Changes in Canadian Housing Markets with Machine Learning

Document d’analyse du personnel 2023-21 Johan Brannlund, Helen Lao, Maureen MacIsaac, Jing Yang
Nous utilisons deux algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la croissance mensuelle des prix des logements et des ventes de logements existants au Canada. Même si ces algorithmes peuvent parfois être plus efficaces qu’un modèle linéaire, l’amélioration de l’exactitude des prévisions n’est pas toujours statistiquement significative.

Estimating Policy Functions in Payments Systems Using Reinforcement Learning

Document de travail du personnel 2021-7 Pablo S. Castro, Ajit Desai, Han Du, Rodney J. Garratt, Francisco Rivadeneyra
Nous montrons que les techniques d’apprentissage par renforcement permettent d’estimer les fonctions de réaction optimale des banques qui participent aux systèmes de paiement de grande valeur – un jeu stratégique du monde réel caractérisé par des informations incomplètes.