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Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

Nous documentons les changements récents dans l'immigration canadienne, marqués par une prévalence croissante de la résidence temporaire. En utilisant les microdonnées de l'Enquête sur la population active de Statistique Canada, nous montrons que les caractéristiques et les salaires nominaux des travailleurs temporaires ont divergé de ceux des travailleurs nés au Canada.

En exploitant vingt ans de données à haute fréquence détaillées, nous montrons comment les taux d’intérêt canadiens, le taux de change au comptant dollars CAD/US et les rendements des marchés boursiers réagissent aux annonces macroéconomiques faites aux États-Unis et au Canada. Au Canada, ces annonces provoquent une plus forte réaction des rendements à court terme, alors qu’aux États-Unis, elles jouent un rôle de plus en plus grand dans la variation des rendements des actifs à plus long terme.

Les phénomènes météorologiques extrêmes contribuent à accentuer la volatilité de l’activité économique et des prix et brouillent l’évaluation des tendances économiques de fond. Dans cette optique, nous procédons à un examen en temps voulu de l’effet des catastrophes naturelles sur le produit intérieur brut (PIB) canadien.

À l’aide de données récemment appariées sur les contrats de défense américains et de données administratives à diffusion restreintes sur l’emploi, nous montrons que les effets de l’approvisionnement en défense sur l’emploi sont coûteux, concentrés et lents à se diffuser.

Nous analysons des données microéconomiques tirées de l’enquête sur les attentes des consommateurs au Canada à l’aide d’un modèle à anticipations hétérogènes pour étudier la formation des anticipations d’inflation au cours du cycle économique. Nous apportons de nouvelles perspectives sur la formation des anticipations des ménages en montrant que les comportements de prévision, les niveaux d’attention et le niveau de bruit dans les croyances varient d’un groupe sociodémographique à l’autre et sont corrélés avec les opinions sur la politique monétaire.

Cette étude présente une évaluation exhaustive de la qualité des prévisions des risques macroéconomiques produites par un modèle vectoriel autorégressif quantile (QVAR). En général, celui-ci donne de meilleurs résultats que les modèles de référence standards. Des résultats de qualité équivalente sont également obtenus lorsqu’il est enrichi de facteurs. Nous concluons donc que le modèle QVAR et ses versions enrichies constituent tous des outils adéquats pour modéliser les risques macroéconomiques.

Nous étudions l’incidence macroéconomique des entreprises dont les activités ont été mises en veilleuse – c’est-à-dire des entreprises qui ont été fermées temporairement – sur les prix d’équilibre sectoriels après un choc de demande négatif. Nos résultats indiquent que les mesures budgétaires ayant permis des fermetures temporaires pendant la pandémie pourraient avoir allégé les pressions inflationnistes.

Nous constatons que le décile supérieur de la distribution des revenus représente les trois quarts de l’écart de PIB par adulte entre le Canada et les États-Unis. Les différences de revenus importantes chez les personnes à revenu élevé aident à mieux comprendre cet écart persistant du PIB par adulte.

L’approche standard de l’industrie pour désaisonnaliser les données, connue sous le nom de X-13ARIMA-SEATS, se prête mal aux données de haute fréquence. Compte tenu de la disponibilité accrue et du grand potentiel des données non traditionnelles de haute fréquence, nous présentons et évaluons plusieurs des méthodes de désaisonnalisation les plus répandues pour les données hebdomadaires.