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Nous utilisons des données sur les paiements de détail et des techniques d’apprentissage automatique afin de prévoir les effets de la COVID-19 sur l’économie canadienne en temps quasi réel. Notre modèle améliore de façon considérable la précision des prévisions macroéconomiques comparativement à un modèle de référence linéaire.

Dans le cadre d’une analyse du ralentissement de la productivité aux États-Unis durant les années 1970 et 2000, nous constatons qu’une part importante de ce ralentissement est attribuable à l’absence de gain d’efficience allocative entre les secteurs. De plus, nos résultats indiquent que la volatilité sectorielle accrue joue un rôle important dans cette absence de gain.

Les cartes de paiement sans contact font concurrence à l’argent comptant. À partir de données de panel canadiennes couvrant la période de 2010 à 2017, cette étude vise à déterminer si les cartes de crédit sans contact jouent un rôle important dans la baisse des transactions en argent comptant.

Quel est le rapport entre vos revenus passés, présents et futurs et ceux de vos parents? Nous nous penchons sur cette question à l’aide de données fiscales canadiennes s’étendant sur une période de 37 ans et deux générations.

Les interactions commerciales des banques créent un réseau de relations qui sont cachées dans la corrélation des rendements sur les titres bancaires. Toutefois, il est important de connaître le rapport de causalité pour savoir comment les politiques choisies modifient le réseau. Dans cette étude, nous cherchons donc le réseau causal auquel s’attendent les investisseurs.

Comment évaluer la qualité d’une prévision? Nous proposons une nouvelle référence pour évaluer les prévisions de séries de données faisant l’objet d’une agrégation temporelle et montrons que les prix réels du pétrole sont plus difficiles à prévoir que nous le pensions.

Quelle est l’incidence variable dans le temps des cycles économiques sur les décisions d’investir dans le capital humain?

À partir de données obtenues dans le cadre de la stratégie de gestion de l’information du département de la Monnaie de la Banque du Canada, nous analysons la structure de réseau révélée par le parcours d’un billet de banque en circulation et constatons l’importance des coupures comme possible déterminant de la demande et de l’utilisation de l’argent comptant.

Le mode de collecte des données de l’enquête Canadian Financial Monitor (CFM) repose sur l’échantillonnage non probabiliste, qui induit très probablement un biais de sélection. Nous présentons plusieurs méthodes de pondération et analysons les conditions requises pour que le biais de sélection soit éliminé. Nous obtenons des poids de calage pour les enquêtes en ligne de 2018 et 2019.

Dans la présente étude, nous renforçons la méthode de sélection des actifs de Markowitz au moyen d’une théorie à représentation graphique afin d’analyser deux portefeuilles d’actifs libellés soit en euros, soit en dollars américains. Nous procédons à une décomposition fondée sur des variations ou seuils de la matrice de covariance de chacun de ces portefeuilles. Chaque seuil équivaut à un différent niveau de risque, et la structure de portefeuille correspondante est représentée graphiquement.