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Business Closures and (Re)Openings in Real Time Using Google Places

La pandémie de COVID-19 a fait ressortir le besoin pour les décideurs de suivre au plus près les perturbations dans les secteurs de la vente au détail et de la restauration. Nous présentons une nouvelle méthode pour mesurer les taux d’ouverture et fermeture d’entreprises en utilisant des données en temps réel de Google Places, la base de données sur laquelle repose Google Maps.

Survival Analysis of Bank Note Circulation: Fitness, Network Structure and Machine Learning

Document de travail du personnel 2020-33 Diego Rojas, Juan Estrada, Kim Huynh, David T. Jacho-Chávez
À partir de données obtenues dans le cadre de la stratégie de gestion de l’information du département de la Monnaie de la Banque du Canada, nous analysons la structure de réseau révélée par le parcours d’un billet de banque en circulation et constatons l’importance des coupures comme possible déterminant de la demande et de l’utilisation de l’argent comptant.

Sample Calibration of the Online CFM Survey

Rapport technique n° 118 Marie-Hélène Felt, David Laferrière
Le mode de collecte des données de l’enquête Canadian Financial Monitor (CFM) repose sur l’échantillonnage non probabiliste, qui induit très probablement un biais de sélection. Nous présentons plusieurs méthodes de pondération et analysons les conditions requises pour que le biais de sélection soit éliminé. Nous obtenons des poids de calage pour les enquêtes en ligne de 2018 et 2019.

2017 Methods-of-Payment Survey: Sample Calibration and Variance Estimation

Rapport technique n° 114 Heng Chen, Marie-Hélène Felt, Christopher Henry
Le présent rapport technique décrit les méthodes d’échantillonnage, de pondération et d’estimation de la variance qui ont été appliquées à l’enquête de la Banque du Canada sur les modes de paiement menée en 2017. Dans le cadre d’un échantillonnage non probabiliste reposant sur des quotas, nous mettons en oeuvre la méthode itérative du quotient pour obtenir les poids de l’échantillon, en l’appliquant aux poids stratifiés a posteriori et corrigés non-paramétriquement pour la non-réponse.

What’s Up with Unit Non-Response in the Bank of Canada’s Business Outlook Survey? The Effect of Staff Tenure

Document d’analyse du personnel 2017-11 Sarah Miller, David Amirault, Laurent Martin
Depuis 1997, les bureaux régionaux de la Banque du Canada mènent une enquête trimestrielle de conjoncture dont les résultats sont publiés dans le bulletin Enquête sur les perspectives des entreprises. Les réponses sont recueillies par voie d’entretiens confidentiels auprès d’un échantillon d’entreprises représentatif du secteur privé au Canada du fait de leur secteur d’activité, de leur taille ou de la région où elles sont établies.

The Bank of Canada 2015 Retailer Survey on the Cost of Payment Methods: Calibration for Single-Location Retailers

Rapport technique n° 109 Heng Chen, Rallye Shen
Des pondérations sont estimées par calage pour a) réduire le biais attribuable aux non-réponses, b) réduire l’erreur de couverture et c) faire concorder les poids d’estimation de l’échantillon avec ceux de la population cible pour certaines variables d’intérêt.

The Bank of Canada 2015 Retailer Survey on the Cost of Payment Methods: Sampling

Rapport technique n° 108 Angelika Welte
En 2015, la Banque du Canada a mené une enquête de grande ampleur sur les coûts des différents modes de paiement pour les détaillants.

The Bank of Canada 2015 Retailer Survey on the Cost of Payment Methods: Nonresponse

Rapport technique n° 107 Stan Hatko
Dans l’enquête que la Banque du Canada a menée en 2015 sur les coûts des différents modes de paiement pour les détaillants, la non-réponse est un défi majeur. Elle se présente sous deux formes dans l’enquête en question : la non-réponse totale (une entreprise ne participe pas du tout à l’enquête) et la non-réponse partielle (une entreprise ne répond pas à certaines questions de l’enquête).

Computing the Accuracy of Complex Non-Random Sampling Methods: The Case of the Bank of Canada's Business Outlook Survey

Document de travail du personnel 2026-10 Daniel de Munnik, David Dupuis, Mark Illing
Nombre de banques centrales publient leur propre enquête de conjoncture, qu’elles réalisent auprès d’entreprises sélectionnées de façon non aléatoire. Les résultats de leurs coups de sonde influencent les décisions de politique monétaire et, de ce fait, les attentes des marchés financiers. Jusqu’à présent, personne n’a mesuré la précision statistique de ces enquêtes, car il est difficile de l’évaluer en raison du mode d’échantillonnage non aléatoire. Les auteurs décrivent une méthodologie qui permet de modéliser des processus complexes d’échantillonnage non aléatoire et de calculer des indicateurs de confiance statistique pertinents sur la base du mode de sélection des entreprises utilisé pour une enquête donnée. Ils appliquent leur cadre méthodologique à l’enquête de la Banque du Canada sur les perspectives des entreprises en se fondant sur les pratiques suivies par le passé et les probabilités bayésiennes pour caractériser le mode d’échantillonnage. Les auteurs peuvent ainsi reproduire le processus de sélection des entreprises à l’aide d’une simulation de Monte-Carlo menée sur un riche ensemble de microdonnées constitué de firmes canadiennes. Sous certaines conditions, constatent-ils, le processus d’échantillonnage retenu par la Banque n’entraîne ni estimations biaisées ni intervalles de confiance élargis.
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