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Le bitcoin, les monnaies numériques et les technologies financières font l’objet de vastes débats. Toutefois, peu de données empiriques témoignent de l’adoption et de l’utilisation du bitcoin. Nous proposons une méthode visant à composer, par l’entremise de l’enquêteomnibus sur le bitcoin, un échantillon représentatif à l’échelle nationale afin de suivre l’évolution du bitcoin au Canada (sa diffusion et son usage).

Dans cette étude, nous proposons une méthodologie nouvelle pour estimer les modèles d’évaluation d’options, fondée sur les moments neutres à l’égard du risque. Nous synthétisons la distribution extraite de notre échantillon de prix d’options et exploitons les relations linéaires qui existent entre les cumulants neutres à l’égard du risque et les variables latentes dans le cadre d’un modèle affine à volatilité stochastique en temps continu.

Nous étudions les défauts de règlement sur le marché des obligations du gouvernement du Canada. Nous constatons que ces défauts ne surviennent pas de façon indépendante. À l’aide d’un nouvel ensemble complet de données, nous examinons trois facteurs à l’origine de ces défauts.

Dans cette note analytique, nous déterminons la fiabilité de certaines mesures approximatives de la liquidité sur les marchés obligataires canadiens. Nous constatons que, dans le cas des obligations de référence du gouvernement du Canada, les mesures approximatives de l’incidence sur les prix et de l’écart entre les cours acheteur et vendeur dressent un tableau de l’évolution des conditions de liquidité qui est semblable à celui obtenu à partir de mesures de liquidité plus complètes.

Nous étudions la concurrence que se livrent deux monnaies sans valeur intrinsèque, du fait d’interactions décentralisées entre sujets humains. Nous faisons une expérience en laboratoire basée sur un modèle de prospection simple intégrant deux pays et deux monnaies.

Grâce aux avancées dans le domaine de l’analyse des écarts, il est possible de diviser la variation quadratique totale d’un processus de diffusion à sauts en composantes à la hausse et à la baisse. Selon de récentes études, cette division améliore les prévisions de volatilité et fait ressortir que la différence entre les variances à la hausse et à la baisse constitue un facteur d’asymétrie dans les distributions des cours des actions.