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Cette étude s’appuie sur notre algorithme quantique antérieur pour montrer que la réorganisation des paiements en attente peut réduire considérablement les besoins de liquidités. L’algorithme fonctionne bien pour les petits lots de paiements, tandis que les algorithmes traditionnels peuvent traiter de plus gros lots et permettre de réaliser des économies plus importantes. L’apprentissage automatique aide aussi à déterminer quelles caractéristiques des paiements offrent le plus grand potentiel d’amélioration.

Cette étude examine la manière dont les inondations extrêmes peuvent influer indirectement sur les chaînes d’approvisionnement mondiales en perturbant la production. Les résultats font ressortir que la taille des stocks est déterminante; un système de stocks réduits entraîne une propagation plus rapide des chocs, des pertes plus élevées et moins de reprises qu’un système de stocks abondants.

Cette étude présente un cadre de test de résistance dans lequel les banques ajustent stratégiquement leur bilan en réponse aux contraintes réglementaires et aux conditions du marché. Appliqué aux principales banques canadiennes, ce cadre permet de quantifier les effets des politiques macroprudentielles sur l’offre de crédit et de cerner des vulnérabilités systémiques au moyen de tests de résistance inversés.

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.

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.

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.

Nous élaborons un nouveau cadre d’analyse pour comprendre les implications systémiques des risques de transition climatique. En appliquant ce cadre à des données canadiennes, nous montrons que les interconnexions au sein du secteur financier pourraient accentuer les effets directs de ces risques sur les entités financières.

Dans cette étude, nous cherchons à en apprendre davantage sur la stabilité financière et le risque lié à la transition climatique. Nous créons un cadre méthodologique qui prend en compte les effets directs d’un choc perturbateur lié à la transition climatique ainsi que les répercussions indirectes – ou systémiques – de ces effets directs. Nous appliquons ce cadre en nous servant des données issues du système financier canadien.

Cette étude propose une méthode inédite pour simuler les transactions intrajournalières dans le système canadien de traitement par lots des paiements de détail lorsqu’il est impossible d’obtenir des données sur de telles transactions. La méthode de simulation a le potentiel de combler le manque de données détaillées quand on dispose uniquement de renseignements généraux agrégés.

Nous élaborons un algorithme et l’exécutons sur un calculateur quantique à recuit simulé par l’intermédiaire d’un solveur hybride. L’objectif est de trouver la séquence des paiements en attente de règlement qui permet de réduire le montant de liquidités nécessaire dans le système sans faire augmenter cette attente de façon considérable.