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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 gérons les comptes bancaires du gouvernement du Canada, exécutons les adjudications de titres d’État et fournissons d’autres services financiers aux pouvoirs publics.

À la Banque du Canada, notre engagement envers l’accessibilité est ancré dans nos valeurs, qui nous incitent à inclure tout le monde.

La Banque du Canada, dans son rôle d’agent financier du gouvernement du Canada, annonce la mise à jour des applicables à la séance du matin pour l’adjudication des soldes de trésorerie du Receveur général.