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Les auteurs proposent divers modèles semi-structurels à équation unique pour prévoir l'inflation au Canada en combinant les modèles structurels néo-keynésiens et les caractéristiques chronologiques des données. Plusieurs mesures du coût marginal sont utilisées, notamment une qui intègre, en plus du coût unitaire de main-d'oeuvre, des chocs de prix relatifs dont le rôle important dans les économies ouvertes est un fait avéré.

Proposant une nouvelle approche en matière de mesure des covariations entre les rendements boursiers, l'auteur applique un test non paramétrique en vue d'établir si les covariations entre les marchés boursiers internationaux sont asymétriques, en l'occurrence, plus prononcées en phase de baisse qu'en phase de hausse des marchés.

S'inspirant des recherches récentes, l'article examine trois façons dont les prix à terme du pétrole brut peuvent enrichir notre compréhension de la conjoncture et des perspectives de ce marché mondial. Premièrement, l'étude des fluctuations de la courbe des prix à terme peut aider à estimer la persistance des chocs touchant les cours de l'or noir et à évaluer le rythme auquel ils s'atténueront. Deuxièmement, l'écart entre le prix à terme et le prix au comptant peut être utilisé à titre d'indicateur de la demande de pétrole à des fins de précaution. Troisièmement, comme les prix à terme du brut affichent une grande variabilité, les prévisions du futur prix au comptant établies à partir d'eux devraient être étayées par d'autres informations afin d'en accroître l'exactitude.

L’évolution des prix des matières premières produites au Canada revêt une grande importance pour la tenue de l’économie canadienne et la conduite de la politique monétaire.

La qualité des prévisions issues des modèles factoriels a été largement documentée dans la littérature. À la différence des nombreuses recherches qui ont été menées sur un ensemble de variables très limité (généralement le PIB et l'inflation), la présente étude évalue la qualité des prévisions à des niveaux désagrégés, le but étant d'expliquer pourquoi un modèle factoriel a un pouvoir prédictif plus grand qu'un modèle autorégressif simple.

Les prix des titres renferment une information très utile pouvant servir à des décisions économiques multiples. Cette information est extraite au moyen d’un modèle qui met en relation les prix du marché avec les renseignements voulus et dont la mise en oeuvre repose idéalement sur des méthodes rapides et peu coûteuses.

Les auteurs examinent les recherches consacrées ces dernières années à l'influence de différentes sources d'incertitude économique sur l'efficacité de différentes catégories de règles de politique monétaire, depuis les règles simples jusqu'à la règle optimale avec engagement. Ils expliquent l'importance de la prise en compte de l'incertitude dans la conception des règles de politique monétaire et fournissent des exemples quantitatifs provenant de la littérature récente. Les deux auteurs exposent aussi les résultats obtenus à l'aide de diverses règles dans TOTEM – le principal modèle utilisé à la Banque du Canada pour l'élaboration des projections et l'analyse –, dont des règles qui réagissent au niveau des prix plutôt qu'à l'inflation.

Les auteurs empruntent une approche inédite pour identifier les déterminants économiques de l’évolution des taux de change à long terme. À partir d’un modèle à facteurs dynamiques qu’ils estiment pour la période 1980-2007 au moyen de données de panel trimestrielles concernant le taux de change bilatéral réel du dollar É.-U. par rapport à six autres monnaies (dollars australien, canadien et néo-zélandais, euro, livre sterling et yen), ils dégagent deux facteurs communs.

Le modèle d'équilibre général dynamique et stochastique (EGDS) généralement employé dans l'analyse de la politique monétaire est conçu de manière à rendre compte des fluctuations économiques dans une logique d'optimisation. Il est courant de log-linéariser le modèle et d'en exprimer les variables en écart par rapport à la situation d'équilibre.

Les auteurs proposent un nouveau test en vue de vérifier la validité de la distribution conditionnelle paramétrique multivariée d'un vecteur de variables y_t étant donné un vecteur conditionnel x_t.