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Les ondelettes sont des expansions mathématiques qui transforment les données du domaine temporel en différentes strates de fréquences. Elles présentent l'avantage, par rapport à l'analyse de Fourier standard, d'être localisées aussi bien dans le domaine temporel que dans celui des fréquences et de permettre au chercheur d'observer et d'analyser des données à différentes échelles.

L'auteure recourt à un modèle à correction d'erreurs à transition graduelle (MCETG) pour formaliser l'évolution des taux hypothécaires de un an et de cinq ans. Ce modèle permet un ajustement non linéaire des taux hypothécaires jusqu'à leur niveau d'équilibre à long terme.

Les auteurs cherchent à établir empiriquement si l'incidence des chocs de production varie selon le niveau de l'inflation. Ils prolongent l'analyse d'Elwood (1998) en intégrant au modèle un seuil d'inflation susceptible d'influer sur les propriétés stochastiques de la production.

Les auteurs décrivent un nouveau test qui permet d'évaluer les densités de probabilité conditionnelles dans le cas de séries temporelles et qui se révèle par conséquent utile pour la prévision. Ils montrent que la statistique du test a pour loi asymptotique une loi normale centrée réduite si l'hypothèse nulle est vraie, mais qu'elle diverge vers l'infini si celle-ci est fausse.

Les auteurs évaluent la capacité des modèles factoriels de prévoir l'inflation au Canada. Ce type de modèle a été proposé et étudié par Stock et Watson (1999a), qui ont obtenu des résultats très prometteurs en ce qui concerne la prévision de l'inflation aux États-Unis.

Il existe actuellement une abondante littérature sur les modèles affines, qui décrivent assez bien les propriétés en séries temporelles de la structure à terme des taux d'intérêt et permettent, d'une façon relativement simple, de généraliser les équations multidimensionnelles. Ces caractéristiques des modèles affines en font un bon point de départ pour la modélisation des propriétés dynamiques des taux d'intérêt.

Les auteurs de l'étude évaluent les méthodes linéaires et non linéaires de combinaison des prévisions. Entre autres formules de pondération non linéaires, ils proposent une technique d'estimation non paramétrique par la méthode du noyau qui offre une souplesse maximale en matière de pondération.

L'auteur cherche à déceler la présence d'un point de rupture structurel dans la volatilité de la croissance du PIB réel du Canada selon la méthode utilisée par McConnell et Quiros (1998). Il constate qu'une rupture structurelle s'est produite au premier trimestre de 1991.

L'auteure cherche à déterminer sur le plan empirique pourquoi l'inflation au Canada a été systématiquement plus stable, durant les années 1990, que ne le laissait prévoir la courbe de Phillips à coefficients fixes. Selon les résultats obtenus à l'aide d'un modèle à coefficients variables dont tous les paramètres s'ajustent simultanément, l'un des facteurs déterminants aurait été le comportement des attentes.

L'auteur propose de se servir de tests des rangs de forme linéaire pour vérifier si une marche aléatoire avec dérive indéterminée est possible en présence de formes arbitraires d'hétéroscédasticité conditionnelle.