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Les auteurs évaluent si la combinaison de prévisions du PIB réel issues de différents modèles permet d’améliorer le pouvoir prédictif et examinent quelles méthodes de combinaison donnent les meilleurs résultats. Conformément aux travaux antérieurs, ils concluent que les prévisions combinées sont habituellement plus précises que celles tirées de divers modèles de référence pris individuellement. À l’encontre des données de plusieurs études, ils constatent néanmoins que l’attribution aux modèles de pondérations non uniformes, déterminées en fonction de la qualité des prévisions passées de ceux-ci, a en général pour effet d’accroître le pouvoir prédictif lorsque les prévisions diffèrent sensiblement d’un modèle à l’autre.

Pour formuler la politique monétaire, la Banque du Canada s’appuie sur l’analyse d’un vaste ensemble de données économiques. Disposer plus facilement d’une information à jour et détaillée améliorerait la prise de décisions économiques en temps réel. Les progrès de la technologie ont rendu possible l’exploitation de quantités massives de données, les « mégadonnées », obtenues à partir des transactions commerciales, des médias sociaux et des ordinateurs en réseau. Les mégadonnées pourraient complémenter les sources traditionnelles d’informations, et fournir ainsi un nouvel éclairage aux fins du suivi de l’activité économique et de l’inflation.

En Chine, certains taux d’intérêt (les taux interbancaires et les rendements obligataires) sont établis par le marché, alors que d’autres (les taux des prêts aux ménages et aux entreprises et les taux de rémunération des dépôts) sont administrés.

Les auteurs élaborent une procédure permettant de tester, en échantillon fini, si un portefeuille est efficient dans le plan moyenne-variance et si son efficience peut être améliorée par l’addition d’actifs sans qu’il soit nécessaire de fixer par hypothèse la distribution des erreurs du modèle.

Les organismes internationaux et les banques centrales du monde entier se fondent couramment sur les prévisions du prix trimestriel réel du pétrole pour évaluer les perspectives économiques mondiales et nationales. Or, on ne sait pas quels modèles permettent le mieux de prévoir ce prix.

Les auteurs s’appuient sur l’indice de tension financière créé par le Fonds monétaire international afin de prévoir le risque de matérialisation de tensions financières dans cinq pays développés : l’Allemagne, le Canada, les États-Unis, la France et le Royaume-Uni.

Les études consacrées au travail de prévision ont fait ressortir depuis longtemps que la moyenne des projections de plusieurs modèles a souvent un degré de précision plus élevé que les projections tirées d’un seul modèle, et qu’à ce titre, la technique qui consiste à établir une moyenne en pondérant les prévisions avec les mêmes coefficients donne de très bons résultats.

Un cadre de régression novateur permettant d’éviter l’optimisation numérique est proposé pour l’estimation de modèles dynamiques gaussiens de la structure par terme des taux d’intérêt.

Les taux de défaut sont des séries couramment utilisées dans les simulations de crise. Au Canada comme dans beaucoup d’autres pays, on ne dispose pas de séries rétrospectives relatives aux taux de défaut sectoriels sur les prêts bancaires aux entreprises.

À l’aide d’une base de microdonnées contenant des informations aussi bien réelles que financières sur les ménages canadiens pour la période 2000-2007, les auteurs tentent de déterminer : 1) la proportion des ménages dont la consommation affiche une sensibilité excessive aux variations de leur revenu et qui sont probablement soumis à une contrainte de liquidité;