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Dans cette étude, l’auteur s’attache à calculer les degrés de liberté effectifs d’une combinaison de prévisions en fonction d’un ensemble de conditions générales applicables aux modèles linéaires. Le calcul des degrés de liberté effectifs montre que le coût de complexité d’une combinaison de prévisions dépend des paramètres du système de pondération et de la moyenne pondérée des paramètres dans les modèles auxiliaires.

Comment les ménages réagissent-ils lorsqu’ils reçoivent un revenu inattendu, comme un héritage ou un chèque d’allocation du gouvernement? Cet article étudie les chocs de revenu entraînés par un gain inattendu grâce à la modélisation des comportements des ménages. Le modèle produit une réaction réaliste des ménages en fonction de leur niveau de richesse.

Nous proposons un nouveau cadre empirique qui permet de décomposer simultanément la variance conditionnelle des séries chronologiques de données économiques en deux facteurs : l’incertitude agrégée et l’incertitude sectorielle. Nous appliquons notre cadre à un ensemble de données désagrégées relatives à la production industrielle aux États-Unis. Nous constatons que les variations imprévues de l’incertitude liée aux biens durables sont des facteurs de ralentissement, tandis que les hausses inattendues de l’incertitude liée aux biens non durables ont une action expansionniste.

À partir d’un modèle non linéaire de type nouveau keynésien avec accélérateur financier, nous montrons que les frictions financières créent d’importants effets d’amplification dépendants de la conjoncture. Les chocs se propagent davantage en périodes de tensions financières. Nous proposons un cadre d’équilibre général dynamique et stochastique à changement de régime qui permet de produire des estimations avec efficacité et améliore la qualité de l’ajustement du modèle.

Comment les banques centrales devraient-elles formuler la politique monétaire en périodes de stabilité et lors de récessions? Nous procédons à une évaluation comparative de cinq régimes de politique monétaire dans le cadre d’expériences de laboratoire, afin de déterminer jusqu’à quel point ces différentes approches permettent de remplir les attentes du public et de stabiliser l’économie.

À l’aide de calculs sur processeur graphique, nous comparons un modèle bayésien semi-paramétrique avec un modèle d’échantillonnage semi-paramétrique. Nos résultats montrent qu’une bande passante optimale n’est pas supérieure à une bande passante normale pour les modèles semi-paramétriques à variables binaires.

Nous présentons les grandes lignes du modèle théorique d’achat d’actifs par les banques centrales qui a été élaboré dans le cadre de l’étude de Cimon et Walton (2022). Ce modèle nous aide à comprendre comment les achats d’actifs atténuent les pressions subies par les courtiers afin de rétablir les conditions du marché en période de crise.

À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique.

Nous étudions des économies dans lesquelles les sociétés acquièrent des parts de capital sur les marchés primaires et les remettent en vente sur les marchés secondaires après avoir pris connaissance d’informations sur la productivité idiosyncratique. Nos marchés secondaires comprennent des transactions bilatérales avec des frictions relatives à la prospection, à l’activité de négociation et à la liquidité.

Nous estimons l’effet de la détention de bitcoins sur le montant d’argent comptant que détiennent les consommateurs canadiens. Nos résultats remettent en question l’idée selon laquelle l’adoption de nouvelles technologies, comme le bitcoin, mènera au déclin de l’argent liquide.