Making It Real: Bringing Research Models into Central Bank Projections Document d’analyse du personnel 2023-29 Marc-André Gosselin, Sharon Kozicki La projection macroéconomique et l’analyse des risques jouent un rôle important dans la prise de décision des autorités monétaires. Les modèles font partie intégrante de ce processus. Cette étude décrit comment la Banque du Canada intègre les modèles utilisés en recherche pure et leurs apports dans l’environnement de projection des banques centrales. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Modèles économiques, Politique monétaire Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C51, E, E3, E37, E4, E47, E5, E52
Testing Collusion and Cooperation in Binary Choice Games Document de travail du personnel 2023-58 Erhao Xie Cette étude s’intéresse à l’implication vérifiable des comportements collusoires ou coopératifs des joueurs dans un jeu de choix binaire en situation d’information parfaite. J’illustre la mise en œuvre du test en réexaminant le jeu d’entrée entre Walmart et Kmart étudié par Jia (2008). Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Structure de marché et établissement des prix Code(s) JEL : C, C5, C57, L, L1, L13
Machine learning for economics research: when, what and how Note analytique du personnel 2023-16 Ajit Desai Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques, Recherches menées par les banques centrales Code(s) JEL : A, A1, A10, B, B2, B23, C, C4, C45, C5, C55
Identifying Nascent High-Growth Firms Using Machine Learning Document de travail du personnel 2023-53 Stephanie Houle, Ryan Macdonald Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Dynamique des entreprises, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C55, C8, C81, L, L2, L25
A Blueprint for the Fourth Generation of Bank of Canada Projection and Policy Analysis Models Document d’analyse du personnel 2023-23 Donald Coletti La quatrième génération de modèles utilisés par la Banque du Canada pour effectuer des projections et des analyses est destinée à approfondir notre compréhension de la dynamique de l’inflation, de l’offre au sein de l’économie et des risques sous-jacents auxquels sont confrontés les décideurs publics, causés par l’incertitude qui entoure le fonctionnement de l’économie. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Incertitude et politique monétaire, Inflation et prix, Marchés du travail, Modèles économiques Code(s) JEL : C, C5, C50, C51, C52, C53, C54, C55
Trois leçons apprises à propos du système de paiement Lynx Note analytique du personnel 2023-14 Nikil Chande, Zhentong Lu, Hiru Rodrigo, Phoebe Tian Le Canada est passé à un nouveau système de paiement de gros, Lynx, en août 2021. Lynx est fondé sur un modèle de règlement en temps réel qui élimine le risque de crédit dans le système. Ce modèle peut nécessiter plus de liquidités; cependant, la conception de Lynx permet le règlement efficient des paiements de gros au Canada. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Institutions financières, Réglementation et politiques relatives au système financier, Services financiers, Systèmes de compensation et de règlement des paiements Code(s) JEL : C, C1, C10, E, E4, E42, G, G2, G28
Predicting Changes in Canadian Housing Markets with Machine Learning Document d’analyse du personnel 2023-21 Johan Brannlund, Helen Lao, Maureen MacIsaac, Jing Yang Nous utilisons deux algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la croissance mensuelle des prix des logements et des ventes de logements existants au Canada. Même si ces algorithmes peuvent parfois être plus efficaces qu’un modèle linéaire, l’amélioration de l’exactitude des prévisions n’est pas toujours statistiquement significative. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Logement, Marchés financiers, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : A, C, C4, C45, C5, C53, D, D2, R, R2, R3
Forecasting Risks to the Canadian Economic Outlook at a Daily Frequency Document d’analyse du personnel 2023-19 Chinara Azizova, Bruno Feunou, James Kyeong Cette étude quantifie les risques extrêmes présents dans les perspectives d’inflation et de croissance du PIB réel au Canada en estimant leur distribution conditionnelle quotidienne. Nous montrons que les probabilités de matérialisation de ces risques calculées à partir des distributions conditionnelles reflètent fidèlement les résultats obtenus au cours de la période de 2002 à 2022. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C58, E, E4, E44, G, G1, G17
Combining Large Numbers of Density Predictions with Bayesian Predictive Synthesis Document de travail du personnel 2023-45 Tony Chernis Je montre comment combiner un grand nombre de prévisions au moyen de différentes approches dans le cadre d’une synthèse de prévisions bayésienne. Je constate que les techniques qui permettent de sélectionner et de combiner quelques prévisions – soit l’utilisation de mesures de rétrécissement a priori basées sur un modèle global-local – sont celles qui donnent les meilleurs résultats. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C1, C11, C5, C52, C53, E, E3, E37
Digitalization: Implications for Monetary Policy Document d’analyse du personnel 2023-18 Vivian Chu, Tatjana Dahlhaus, Christopher Hajzler, Pierre-Yves Yanni Nous explorons les implications de la numérisation pour la politique monétaire, à la fois en ce qui a trait à l’effet de la politique monétaire sur l’économie et en termes d’analyse des données et de communication avec le public. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Communications sur la politique monétaire, Inflation et prix, Numérisation, Politique monétaire, Structure de marché et établissement des prix, Transmission de la politique monétaire Code(s) JEL : C, C4, C8, E, E3, E31, E32, E5, E52