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Procyclicality in Central Counterparty Margin Models: A Conceptual Tool Kit and the Key Parameters

Document d’analyse du personnel 2023-34 Alper Odabasioglu
Les organismes de réglementation doivent fournir des recommandations judicieuses concernant la procyclicité, et les contreparties centrales doivent concevoir et étalonner de manière appropriée leurs systèmes d’appel de marge et leurs cadres de procyclicité. Pour répondre à ces besoins, nous proposons une nouvelle boîte à outils conceptuelle. Et nous soulignons qu’il faut mettre l’accent sur les paramètres clés des systèmes d’appel de marge qui déterminent la procyclicité.

Communicating Inflation Uncertainty and Household Expectations

Document de travail du personnel 2023-63 Olena Kostyshyna, Luba Petersen
Cette étude examine la valeur d’une communication directe avec les ménages au sujet de l’inflation et de l’incertitude entourant les statistiques sur l’inflation. Toute information sur l’inflation permet de gérer immédiatement les attentes, mais l’information sur les perspectives est plus efficace et plus pertinente que celle sur la tenue récente de l’inflation et les cibles de la Banque.

Monetary Policy and Racial Inequality in Housing Markets: A Study of 140 US Metropolitan Areas

Document de travail du personnel 2023-62 Qi Li, Xu Zhang
Nous concluons qu’après un resserrement de la politique monétaire, les ménages des groupes minoritaires connaissent une baisse plus importante du rendement de l’investissement et du taux d’accession à la propriété que les ménages de personnes blanches. Nous concluons que la politique monétaire a une incidence involontaire sur les inégalités raciales sur le marché du logement.

Predictive Density Combination Using a Tree-Based Synthesis Function

Document de travail du personnel 2023-61 Tony Chernis, Niko Hauzenberger, Florian Huber, Gary Koop, James Mitchell
Cette étude s’intéresse aux combinaisons non paramétriques de prévisions par densité de probabilités. Nous présentons une méthode basée sur des arbres de régression qui permet de varier la pondération des combinaisons selon les caractéristiques des densités, les tendances temporelles ou les indicateurs économiques. Dans le cadre de deux exercices empiriques, nous montrons les avantages de cette méthode sur le plan de l’amélioration de l’exactitude et de l’interprétabilité des prévisions.
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