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Lorsqu’une banque détient de nombreux actifs sûrs, elle est bien placée pour faire face à des difficultés de financement. Cependant, quand toutes les banques détiennent beaucoup d’actifs sûrs, leurs coûts de financement (de gros) augmentent en raison d’une externalité pécuniaire. Cela a pour effet de réduire la capacité des banques à détenir des réserves de fonds propres et donc, paradoxalement, d’accroître la fréquence des difficultés de financement.

Les exigences de volant de fonds propres variables dans le temps sont un outil puissant qui permet aux organismes de réglementation des banques d’éviter de fortes tensions financières sans avoir à imposer des niveaux très élevés de fonds propres. Toutefois, cet outil n’est efficace que si les banques comprennent comment il est utilisé. Je présente un modèle dont les banques et les participants aux marchés financiers peuvent se servir pour prévoir l’évolution des exigences de volant de fonds propres variables dans le temps.

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.

Nous étudions la section transversale des rendements d’équilibre des actifs sûrs à l’aide d’un modèle d’évaluation maniable, avec une demande de liquidité microfondée et plusieurs actifs sûrs présentant des coûts de transaction hétérogènes. Nous testons les principales prédictions de notre théorie à l’aide d’une nouvelle mesure des rendements d’opportunité (ou l’inverse) relatifs sur le marché des bons du Trésor américain.

En 2024, le taux CORRA (Canadian Overnight Repo Rate Average) a été jusqu’à dépasser de 7 points le taux cible du financement à un jour de la Banque du Canada, les soldes de règlement ayant diminué et les emprunts des fonds de couverture s’étant accrus de 30 milliards de dollars, ce qui a pesé sur les bilans des courtiers. Forts de leur emprise importante sur le marché, ces derniers ont relevé leurs taux, et à mesure que le volume des opérations de leurs clients a augmenté, ces taux plus élevés ont fait se creuser de plus en plus l’écart entre le taux CORRA et le taux cible du financement à un jour.

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.

Nous examinons le secteur canadien des fonds du marché monétaire et constatons qu’il a connu une croissance rapide, ces fonds détenant une part non négligeable des bons du Trésor et du papier commercial. Pendant les turbulences des marchés en mars 2020, alors que certains pays ont connu des sorties de capitaux des investisseurs qui ont probablement exacerbé les tensions, les fonds du marché monétaire au Canada ont enregistré des entrées de capitaux.

Nous recensons deux canaux ayant une incidence sur la relation entre l’inflation et le chômage. Premièrement, l’inflation entraîne une diminution des salaires, car les personnes sans emploi souffrent plus de l’inflation que celles qui en ont un, ce qui donne une relation positive. Deuxièmement, l’inflation entraîne une hausse des coûts de financement des entreprises, ce qui donne une relation négative. L’amélioration des conditions de financement des entreprises peut faire passer la relation de positive à négative.

Dans cette étude, nous examinons comment les chocs financiers influent sur la distribution de la croissance de la production. Nous introduisons un modèle vectoriel autorégressif semi quantile qui intègre des régressions quantiles à un cadre vectoriel autorégressif structurel. Ce modèle conserve l’identification conventionnelle des chocs tout en permettant de produire des prévisions flexibles et non paramétriques des moments conditionnels ainsi que des mesures de risque extrême pour le produit intérieur brut.

Nous étudions la façon dont les consommateurs gèrent leur stock d’espèces en élaborant un modèle dynamique dans lequel les consommateurs ont un comportement prospectif et en estimant les paramètres structurels du modèle à l’aide de données d’enquête détaillées menées auprès des consommateurs. Les consommateurs qui doivent assumer des coûts de détention et de retrait des espèces résolvent un problème de programmation dynamique à temps discret et à contrôle continu afin de faire une utilisation optimale de l’argent comptant au point de vente.