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Cette étude introduit CLONE, une méthode qui décompose les mouvements des prix des actifs en quatre types d’informations (demande globale, productivité, inflation et politique monétaire) en utilisant les actions, les obligations et les swaps indexés à l’inflation. La simplicité et l’orientation prospective de la méthode aident les décideurs à déterminer les facteurs économiques qui sous-tendent les mouvements des prix des actifs.

La politique monétaire peut-elle influencer le taux d’intérêt neutre réel? À l’aide d’un nouveau modèle statistique, nous montrons que les hausses de taux d’intérêt ont tendance à faire diminuer le taux neutre et la croissance à long terme, mais que la politique monétaire n’est qu’un petit facteur derrière la diminution du taux neutre à long terme.

Des études antérieures semblent révéler des particularités dans l’utilisation des modes de paiement par les personnes à faible revenu au Canada, notamment l’argent comptant et les paiements numériques. Nous menons une étude de cas à partir de données du projet Canadian Financial Diaries afin de mieux comprendre les habitudes de paiement d’un échantillon de cette population.

Cet article examine comment les mesures de politique monétaire prises en réponse à la hausse des frais de logement se répercutent à la fois sur l’économie dans son ensemble et sur les différents ménages. Nous constatons que les effets macroéconomiques globaux de ces mesures sont modestes, tandis que leurs conséquences redistributives entre les ménages sont nettement plus importantes.

Nous quantifions les effets des achats d’actions à grande échelle par une banque centrale et les comparons aux achats d’obligations. Nous constatons que les achats d’actions par la banque centrale réduiraient les primes de risque et de terme sur les actions et les obligations à long terme, respectivement, et stimuleraient ainsi l’activité économique.

Nous étudions combien de systèmes de transfert électronique de fonds (TEF) peuvent coexister de manière viable dans un pays à une échelle optimale en estimant la courbe de coût du TEF moyen. Nous estimons le coût marginal à environ 0,55 $ par transaction, et les coûts fixes à environ 83 millions de dollars par année.

Lorsqu’une banque détient de nombreux actifs sûrs, elle est bien placée pour faire face à des difficultés de financement. Cependant, quand toutes les banques détiennent beaucoup d’actifs sûrs, leurs coûts de financement (de gros) augmentent en raison d’une externalité pécuniaire. Cela a pour effet de réduire la capacité des banques à détenir des réserves de fonds propres et donc, paradoxalement, d’accroître la fréquence des difficultés de financement.

Les exigences de volant de fonds propres variables dans le temps sont un outil puissant qui permet aux organismes de réglementation des banques d’éviter de fortes tensions financières sans avoir à imposer des niveaux très élevés de fonds propres. Toutefois, cet outil n’est efficace que si les banques comprennent comment il est utilisé. Je présente un modèle dont les banques et les participants aux marchés financiers peuvent se servir pour prévoir l’évolution des exigences de volant de fonds propres variables dans le temps.

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.