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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.

Nous proposons des estimateurs simples et efficaces pour les modèles SV avec des distributions d’erreurs à queues épaisses conditionnelles, en particulier les distributions t de Student et les distributions exponentielles généralisées. À l’exception du paramètre de degrés de liberté, des expressions en forme fermée sont disponibles pour tous les autres paramètres, ce qui élimine le besoin d’optimisation numérique.

Nous présentons le paquet R MSTest, qui implémente des procédures de tests d’hypothèses visant à déterminer le nombre de régimes dans les modèles à changements de régime de type Markovien. Ce paquet contient plusieurs cadres de test, notamment des tests du rapport de vraisemblance par Monte Carlo, des tests fondés sur les moments, des tests de stabilité des paramètres ainsi que des procédures classiques de rapport de vraisemblance.

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.

Nous utilisons une répartition aléatoire des questions dans les enquêtes pour estimer l’effet causal de leur positionnement sur les résultats de littératie financière. Nous constatons que placer les questions à la fin d’une enquête entraîne une baisse de 5 % à 15 % des résultats de littératie financière. Cette étude propose une mesure de la littératie financière adaptée pour tenir compte de la longueur de l’enquête.

Dans cette étude, nous quantifions la contribution des chocs sectoriels d’offre et de demande à l’inflation mesurée par l’indice de prix relatif aux dépenses de consommation des ménages (indice PCE) aux États-Unis. Nous déduisons des restrictions d’identification qui cadrent avec une grande classe de modèles d’équilibre général dynamiques et stochastiques dotés de réseaux de production.

Les attentes d’inflation sont importantes pour les décideurs de la politique monétaire. À l’aide de données d’enquêtes, nous examinons comment les entreprises et les consommateurs réagissent à leurs attentes d’inflation pendant la période de forte inflation qui a suivi la pandémie.

Cette note présente PULSE, une nouvelle mesure de l’inflation sous-jacente au Canada basée sur un modèle factoriel dynamique estimé à partir de données désagrégées sur l’inflation. PULSE saisit la composante persistante de l’inflation et la décompose en pressions inflationnistes généralisées et sectorielles.

Nous analysons des données canadiennes tirées de l’enquête Le Pouls des leaders d’entreprise de la Banque du Canada et examinons les attentes des entreprises quant à la croissance des ventes. Nous constatons que la croissance attendue prédit les résultats, que l’incertitude influence les erreurs de prévision et les révisions, et que les entreprises dont les résultats passés ont été faibles prévoient et enregistrent une croissance future plus faible. Ces résultats mettent en évidence l’importance de l’enquête pour comprendre les attentes des entreprises.

L’intelligence artificielle (IA) peut-elle penser et agir comme un gestionnaire de liquidités? Dans cet article, nous explorons comment les agents d’IA générative peuvent aider à gérer des liquidités, à établir des priorités de paiement et à optimiser l’efficience dans des systèmes à règlement brut en temps réel.