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Nous identifions et quantifions les chocs induits par de nouvelles informations budgétaires, en recensant les événements (2001–2023) qui ont modifié la trajectoire prévue des dépenses militaires des États-Unis. Pour chaque événement, nous estimons les variations implicites de ces dépenses projetées. Une analyse structurelle résiduelle donne, pour l’accroissement des dépenses militaires américaines, un multiplicateur du produit intérieur brut sur deux ans d’environ 1 à l’échelle des zones statistiques métropolitaines.

Dans cette étude, nous examinons comment les chocs financiers influent sur la distribution de la croissance de la production. Nous introduisons un modèle vectoriel autorégressif semi quantile qui intègre des régressions quantiles à un cadre vectoriel autorégressif structurel. Ce modèle conserve l’identification conventionnelle des chocs tout en permettant de produire des prévisions flexibles et non paramétriques des moments conditionnels ainsi que des mesures de risque extrême pour le produit intérieur brut.

Nous étudions la façon dont les consommateurs gèrent leur stock d’espèces en élaborant un modèle dynamique dans lequel les consommateurs ont un comportement prospectif et en estimant les paramètres structurels du modèle à l’aide de données d’enquête détaillées menées auprès des consommateurs. Les consommateurs qui doivent assumer des coûts de détention et de retrait des espèces résolvent un problème de programmation dynamique à temps discret et à contrôle continu afin de faire une utilisation optimale de l’argent comptant au point de vente.

Nous présentons un cadre détaillant un modèle dynamique de gestion de la dette, conçu pour guider les gestionnaires de dette souveraine dans le choix d’une stratégie d’émission optimale. L’aspect le plus novateur de notre cadre est l’introduction de stratégies d’émission dynamiques, qui permettent une variation des décisions au fil du temps en fonction des variables d’état simulées du modèle.

L’évaluation de la dynamique des facteurs d’insolvabilité est essentielle pour jauger la santé financière des sociétés non financières et atténuer les risques pour la stabilité macroéconomique et financière. Cette étude s’appuie sur un nouveau jeu de données créé par Statistique Canada, qui met en relation dossiers d’insolvabilité et données financières désagrégées des entreprises, afin de construire un cadre robuste pour surveiller le risque d’insolvabilité.

Nous élaborons des inférences statistiques pour un échantillon non probabiliste à deux phases quand il est possible d’obtenir des informations auxiliaires pertinentes à partir d’un échantillon probabiliste. Nous évaluons la méthode proposée au moyen de simulations et l’utilisons pour analyser un échantillon non probabiliste à deux phases utilisé dans une enquête sur les paiements.

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 appliquons la méthode d’échantillonnage indirect dans un réseau bipartite consommateurs-commerçants afin d’estimer l’acceptation des modes de paiement par les commerçants à l’aide d’un journal de paiements tenu par des consommateurs.

Nous proposons une approche novatrice pour estimer la demande des consommateurs pour des produits différenciés. Nous éliminons le besoin de variables instrumentales en supposant que les chocs de demande sont éparpillés. Nos applications empiriques montrent de façon convaincante qu’il y a un éparpillement des chocs dans des ensembles de données existants.

L’enquête-omnibus sur le bitcoin est un outil important pour suivre l’évolution de la connaissance et de la détention des bitcoins et d’autres cryptoactifs par les Canadiens. Dans cette étude, nous présentons les faits saillants des données de l’enquête de 2023.