Rechercher

Bien qu’ils soient rares, les événements les plus extrêmes (p. ex., les crises économiques) ont souvent d’énormes répercussions. Comme l’échantillon est restreint, il est difficile de déterminer avec précision la probabilité de leur survenue.

La plupart des modèles en finance font l’hypothèse que les agents planifient leurs transactions sur un horizon infini.

La demande de liquidité dans les systèmes de paiement à règlement brut en temps réel peut être considérable. C’est pourquoi les banques centrales de par le monde ont mis en place des mécanismes d’économie de liquidité.

Nous fournissons des résultats empiriques sur l’incidence de chocs d’offre de pétrole sur les agrégats macroéconomiques mondiaux. Pour ce faire, nous employons un modèle structurel standard de détermination des prix du pétrole provenant de la littérature, et nous en isolons les chocs d’offre de pétrole.

Nous recourons à des expériences contrôlées de laboratoire pour évaluer l’influence des communications des banques centrales sur les attentes économiques et connaître les mécanismes sous-jacents qui facilitent cette influence. Les résultats d’une expérience dans le cadre de laquelle les sujets apprennent à prévoir l’évolution de variables économiques montrent que les communications des banques centrales ont un effet stabilisateur sur les prévisions individuelles et regroupées et que l’ampleur de cet effet varie en fonction du type de communication.

Les marchés du travail au Canada et dans le monde évoluent rapidement au rythme de l’économie numérique. Les données traditionnelles s’adaptent graduellement, mais ne permettent pas encore d’avoir de l’information à jour sur cette évolution.

La stabilité du système financier canadien et son rôle de pilier de l’économie du pays tiennent à la capacité des institutions financières à absorber et à gérer les chocs majeurs. Cela est particulièrement vrai pour les grandes banques, dont les services sont essentiels à l’économie canadienne.

La modélisation et l’estimation de données discrètes persistantes peuvent s’avérer difficiles. Dans cette étude, nous utilisons un modèle probit autorégressif avec données de panel où l’autocorrélation de la variable discrète dépend de l’autocorrélation de la variable latente. Dans ce type de modèle non linéaire, l’autocorrélation d’une variable non observée entraîne une vraisemblance incalculable contenant des intégrales de haute dimension.

Nous utilisons un modèle élaboré récemment et des microdonnées sur les prêts individuels pour décomposer les mouvements sur le marché de la revente depuis 2015. Nous constatons que les facteurs fondamentaux, notamment l’accessibilité au logement et l’emploi à temps plein, ont fait contrepoids aux ventes de maisons existantes pendant la période visée par notre étude.

Dans cette étude, je mets au point et estime un modèle d’investissement en capital fixe par des entreprises faisant face à des contraintes d’emprunt.