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183 résultats

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.

Generalized Autoregressive Gamma Processes

Document de travail du personnel 2023-40 Bruno Feunou
Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants.

Turning Words into Numbers: Measuring News Media Coverage of Shortages

Document d’analyse du personnel 2023-8 Lin Chen, Stephanie Houle
Nous élaborons des indicateurs à haute fréquence fondés sur les actualités qui utilisent le traitement automatique des langues pour analyser les reportages écrits. Nos indicateurs surveillent l’évolution des ruptures d’approvisionnement (matières premières, produits intermédiaires et produits finis) et de la pénurie de main-d’œuvre. Ils suivent aussi la variation de la trame narrative des différents types de pénuries au fil des semaines.

Climate Variability and International Trade

Document de travail du personnel 2023-8 Geoffrey R. Dunbar, Walter Steingress, Ben Tomlin
Cette étude quantifie l’incidence des ouragans sur le commerce maritime international vers les États-Unis. En comparant le moment où les ouragans croisent ces routes avec des données mensuelles sur le commerce des ports américains, nous isolons les effets imprévus d’un ouragan frappant une route commerciale à l’aide de deux méthodes d’identification distinctes : une étude de l’événement et une projection locale.

Risk Amplification Macro Model (RAMM)

Rapport technique n° 123 Kerem Tuzcuoglu
Le modèle macroéconomique d’amplification des risques (modèle RAMM) est un nouveau modèle dynamique non linéaire à deux pays qui rend compte de chocs négatifs rares, mais graves. Le modèle RAMM peut être utilisé pour évaluer les implications de scénarios de risques d’origine intérieure ou étrangère pour la stabilité financière.

Forecasting Banks’ Corporate Loan Losses Under Stress: A New Corporate Default Model

Rapport technique n° 122 Gabriel Bruneau, Thibaut Duprey, Ruben Hipp
Nous présentons un nouveau modèle de défaillance des entreprises, un des fondements de l’infrastructure de la Banque du Canada permettant de soumettre les banques à des tests de résistance. Le modèle est utilisé pour prévoir les pertes sur prêts aux entreprises que le secteur bancaire canadien est susceptible de subir en période de tension.

Calculating Effective Degrees of Freedom for Forecast Combinations and Ensemble Models

Document d’analyse du personnel 2022-19 James Younker
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.

Sectoral Uncertainty

Document de travail du personnel 2022-38 Efrem Castelnuovo, Kerem Tuzcuoglu, Luis Uzeda
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.

Comparison of Bayesian and Sample Theory Parametric and Semiparametric Binary Response Models

Document de travail du personnel 2022-31 Xiangjin Shen, Iskander Karibzhanov, Hiroki Tsurumi, Shiliang Li
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.

Nonparametric Identification of Incomplete Information Discrete Games with Non-equilibrium Behaviors

Document de travail du personnel 2022-22 Erhao Xie
Cette étude écarte conjointement deux hypothèses formulées dans les travaux d’estimation des jeux, soit la restriction paramétrique des primitives du modèle et la restriction des comportements d’équilibre. Ainsi, elle identifie les primitives du jeu sans imposer ces deux hypothèses.
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