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67 résultats

Climate Change and Socio-economic inequality in the US

Document de travail du personnel 2026-16 Barbara Sadaba, Tatjana Dahlhaus
Dans cette étude, nous examinons les effets des changements climatiques sur les inégalités de revenu aux États-Unis. Pour ce faire, nous caractérisons les changements climatiques observés dans ce pays et introduisons un modèle vectoriel autorégressif dont les variables sont le climat et les inégalités. À partir d’un ensemble de données constitué des températures quotidiennes enregistrées dans les États-Unis contigus de 1920 à 2019, nous montrons que les changements climatiques ne sont pas qu’un phénomène entraînant une hausse des températures moyennes, puisque l’ensemble de la distribution des températures évolue asymétriquement, les températures des centiles inférieurs augmentant plus rapidement que celles des centiles supérieurs pour la plupart des États.

Beating the “pros” with a semi-structural model of their own inflation forecasts

Document de travail du personnel 2026-11 Sergio A. Lago Alves, Waldyr Dutra Areosa, Carlos Viana de Carvalho
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.

Estimation and Inference for Stochastic Volatility Models with Heavy-Tailed Distributions

Document de travail du personnel 2026-8 Gabriel Rodriguez Rondon, Jean-Marie Dufour, Md. Nazmul Ahsan
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.

MSTest: An R-Package for Testing Markov Switching Models

Document de travail du personnel 2026-7 Gabriel Rodriguez Rondon, Jean-Marie Dufour
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.

Net Send Limits in the Lynx Payment System: Usage and Implications

Document d’analyse du personnel 2025-13 Virgilio B Pasin, Anna Wyllie
Nous étudions la façon dont les participants au système de paiement Lynx utilisent les limites d’envoi nettes pour contrôler leurs paiements intrajournaliers sortants. Nos résultats montrent qu’ils ont tendance à adopter une approche passive une fois leurs limites d’envoi nettes programmées et ont parfois des comportements distincts au regard des ajustements intrajournaliers apportés à ces limites.

Partial Identification of Heteroskedastic Structural Vector Autoregressions: Theory and Bayesian Inference

Document de travail du personnel 2025-14 Helmut Lütkepohl, Fei Shang, Luis Uzeda, Tomasz Woźniak
Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

Estimating Discrete Choice Demand Models with Sparse Market-Product Shocks

Document de travail du personnel 2025-10 Zhentong Lu, Kenichi Shimizu
Nous proposons une approche novatrice pour estimer la demande des consommateurs pour des produits différenciés. Nous éliminons le besoin de variables instrumentales en supposant que les chocs de demande sont éparpillés. Nos applications empiriques montrent de façon convaincante qu’il y a un éparpillement des chocs dans des ensembles de données existants.

Estimating the impacts on GDP of natural disasters in Canada

Note analytique du personnel 2025-5 Tatjana Dahlhaus, Thibaut Duprey, Craig Johnston
Les phénomènes météorologiques extrêmes contribuent à accentuer la volatilité de l’activité économique et des prix et brouillent l’évaluation des tendances économiques de fond. Dans cette optique, nous procédons à un examen en temps voulu de l’effet des catastrophes naturelles sur le produit intérieur brut (PIB) canadien.

Seasonal Adjustment of Weekly Data

Document d’analyse du personnel 2024-17 Jeffrey Mollins, Rachit Lumb
L’approche standard de l’industrie pour désaisonnaliser les données, connue sous le nom de X-13ARIMA-SEATS, se prête mal aux données de haute fréquence. Compte tenu de la disponibilité accrue et du grand potentiel des données non traditionnelles de haute fréquence, nous présentons et évaluons plusieurs des méthodes de désaisonnalisation les plus répandues pour les données hebdomadaires.

Decision Synthesis in Monetary Policy

Document de travail du personnel 2024-30 Tony Chernis, Gary Koop, Emily Tallman, Mike West
Nous utilisons la synthèse bayésienne des prévisions et des décisions pour formaliser le processus de prise de décision sur la politique monétaire. Nous développons une étude de cas portant sur la prise des décisions de politique monétaire par une banque centrale qui cible l’inflation, et ce, en utilisant de multiples modèles de manière à prendre en compte les objectifs, les attentes et les résultats relatifs aux décisions.
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