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Nous élaborons des inférences statistiques pour un échantillon non probabiliste à deux phases quand il est possible d’obtenir des informations auxiliaires pertinentes à partir d’un échantillon probabiliste. Nous évaluons la méthode proposée au moyen de simulations et l’utilisons pour analyser un échantillon non probabiliste à deux phases utilisé dans une enquête sur les paiements.

Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

Nous appliquons la méthode d’échantillonnage indirect dans un réseau bipartite consommateurs-commerçants afin d’estimer l’acceptation des modes de paiement par les commerçants à l’aide d’un journal de paiements tenu par des consommateurs.

Nous proposons une approche novatrice pour estimer la demande des consommateurs pour des produits différenciés. Nous éliminons le besoin de variables instrumentales en supposant que les chocs de demande sont éparpillés. Nos applications empiriques montrent de façon convaincante qu’il y a un éparpillement des chocs dans des ensembles de données existants.

L’enquête-omnibus sur le bitcoin est un outil important pour suivre l’évolution de la connaissance et de la détention des bitcoins et d’autres cryptoactifs par les Canadiens. Dans cette étude, nous présentons les faits saillants des données de l’enquête de 2023.

Existe-t-il un risque de désancrage des anticipations d’inflation à court terme? Nous estimons la prime de risque d’inflation à l’aide de modèles traditionnels d’évaluation des actifs pour répondre à cette question. Le risque de désancrage est élevé par rapport à celui de la période qui a précédé la pandémie de COVID-19, et il est plus élevé aux États-Unis qu’au Canada.

Pendant la crise qui a secoué les marchés financiers lors de la pandémie de COVID-19, les banques centrales ont instauré des programmes visant à maintenir la liquidité des marchés de financement essentiels. En plus de soutenir les prix de marché, ces programmes permettent de recueillir des données sur les opérations, qui éclairent sur les conditions de marché courantes. La publication d’informations sommaires qui sont dégagées de ces données permet aux participants aux marchés de mieux cerner les conditions qui prévalent et contribue à rétablir le bon fonctionnement des marchés.

Les phénomènes météorologiques extrêmes contribuent à accentuer la volatilité de l’activité économique et des prix et brouillent l’évaluation des tendances économiques de fond. Dans cette optique, nous procédons à un examen en temps voulu de l’effet des catastrophes naturelles sur le produit intérieur brut (PIB) canadien.

Les changements à la prime de terme nominale peuvent refléter l’incertitude entourant l’inflation, la croissance et la politique monétaire. Il importe que les banques centrales comprennent les principaux facteurs qui influencent la prime de terme nominale au moment de prendre des décisions de politique monétaire. Dans cet article, nous déduisons la prime de risque réel à partir de la prime de terme nominale au Canada.

Cette étude présente une évaluation exhaustive de la qualité des prévisions des risques macroéconomiques produites par un modèle vectoriel autorégressif quantile (QVAR). En général, celui-ci donne de meilleurs résultats que les modèles de référence standards. Des résultats de qualité équivalente sont également obtenus lorsqu’il est enrichi de facteurs. Nous concluons donc que le modèle QVAR et ses versions enrichies constituent tous des outils adéquats pour modéliser les risques macroéconomiques.