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En situation d’équilibre de réponse quantale (tout ou rien), nous montrons que la fonction d’utilité et la distribution des erreurs sont non paramétriquement suridentifiées. Ce résultat implique que l’équilibre de réponse quantale peut être testé au moyen d’une méthode simple. Nous illustrons notre méthode dans un exercice de simulation de Monte-Carlo et une expérience de laboratoire.

Nous élaborons un modèle qui établit un lien entre les décisions des investisseurs d’entrer sur le marché du bitcoin ou d’en sortir et leurs croyances en ce qui concerne la survie du bitcoin. Les tests empiriques réalisés à l’aide de données canadiennes illustrent que les croyances exercent une grande influence sur les décisions d’entrer sur le marché ou d’en sortir, et cette incidence varie selon la période et le statut de détenteur.

Nous examinons les risques systémiques dans le secteur bancaire canadien en les décomposant selon trois canaux de contribution : la contagion, les expositions communes et les risques idiosyncrasiques. À l’aide d’un modèle structurel, nous analysons la façon dont les relations interbancaires et les conditions du marché contribuent au risque systémique, ce qui nous permet ainsi d’offrir de nouvelles perspectives sur la stabilité financière.

Notre cadre d’apprentissage automatique à deux niveaux peut renforcer la surveillance des transactions en temps réel dans les systèmes de paiement de grande valeur, lesquels représentent un élément central de l’infrastructure financière d’un pays. Testé sur des données provenant de systèmes de paiement canadiens, le cadre s’est révélé capable de détecter avec précision des transactions anormales. Il pourrait contribuer à améliorer la résilience informatique et opérationnelle des systèmes de paiement.

Dans cette étude, j’élabore un algorithme de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) fondé sur une population, soit une atténuation parallèle, pour estimer des modèles d’équilibre général dynamique et stochastique. L’atténuation parallèle fait une approximation de la distribution d’intérêt a posteriori à l’aide d’une famille de chaînes de Markov à distributions a posteriori tempérées.

Partant de deux approches complémentaires, nous étudions l’influence des nouvelles macroéconomiques américaines sur les fluctuations à basse fréquence dans la structure par terme des taux d’intérêt au Canada, en Suède et au Royaume-Uni. Nous constatons que les nouvelles macroéconomiques des États-Unis jouent un rôle particulièrement important dans les variations de la composante d’anticipation des taux courts nominaux, des taux courts réels et du taux d’inflation au sein des petites économies ouvertes.

Nous prévoyons les récessions au Canada à partir d’un modèle probit autorégressif. Les résultats mettent en relief le pouvoir prédictif à court terme de l’activité économique aux États-Unis, et semblent montrer que les indicateurs financiers peuvent servir à prédire de manière fiable les récessions au Canada. En outre, par rapport à divers autres modèles probit proposés dans la littérature canadienne, le modèle suggéré améliore considérablement la capacité de prévision des récessions au Canada.

Cette étude s’intéresse aux combinaisons non paramétriques de prévisions par densité de probabilités. Nous présentons une méthode basée sur des arbres de régression qui permet de varier la pondération des combinaisons selon les caractéristiques des densités, les tendances temporelles ou les indicateurs économiques. Dans le cadre de deux exercices empiriques, nous montrons les avantages de cette méthode sur le plan de l’amélioration de l’exactitude et de l’interprétabilité des prévisions.

Cette étude s’intéresse à l’implication vérifiable des comportements collusoires ou coopératifs des joueurs dans un jeu de choix binaire en situation d’information parfaite. J’illustre la mise en œuvre du test en réexaminant le jeu d’entrée entre Walmart et Kmart étudié par Jia (2008).

Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés.