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Nous élaborons des indicateurs de la demande et de l’offre dans l’économie canadienne au moyen de techniques de traitement automatique du langage naturel pour analyser les présentations de résultats financiers de sociétés cotées en bourse. Nos résultats montrent que ces nouveaux indicateurs pourraient aider les banques centrales à repérer les pressions inflationnistes en temps réel.

Nous menons une enquête à grande échelle pour mettre en lumière les opinions des gens en matière de finances publiques. Une expérience démontre que les communications des banques centrales peuvent modifier de façon persistante les opinions sur le financement monétaire. Elle donne aussi à penser que les opinions sur le financement monétaire influent sur le soutien en faveur de la discipline budgétaire.

Nous étudions la négociation d’un actif exposé au risque de défaillance. Le prix négocié de l’actif s’établit, en moyenne, à 40 % environ de la valeur totale attendue des versements de dividendes. Nous cherchons à savoir quels modèles économiques pourraient expliquer ce faible prix négocié.

Nous élaborons des indicateurs à haute fréquence fondés sur les actualités qui utilisent le traitement automatique des langues pour analyser les reportages écrits. Nos indicateurs surveillent l’évolution des ruptures d’approvisionnement (matières premières, produits intermédiaires et produits finis) et de la pénurie de main-d’œuvre. Ils suivent aussi la variation de la trame narrative des différents types de pénuries au fil des semaines.

Cette étude examine la contribution de divers facteurs d’offre à l’inflation globale aux États-Unis depuis le début de la pandémie de COVID-19. Nous identifions six chocs d’offre à l’aide d’un modèle VAR structurel : chocs liés à l’offre de travail, à la productivité de la main d’œuvre, aux chaînes d’approvisionnement mondiales, au prix du pétrole, aux majorations de prix et aux hausses salariales.

Le lissage de la consommation diminue-t-il fondamentalement lors de catastrophes macroéconomiques? Dans cette étude, nous utilisons un vaste ensemble de données historiques (de 1870 à 2016) provenant de seize économies industrielles afin de montrer que, lors de catastrophes macroéconomiques (comme une guerre, une pandémie ou une dépression), la consommation et le revenu agrégés sont beaucoup moins dissociés qu’en temps normal.

L’essor des nouveaux modes de paiement numériques a suscité un débat sur l’avenir de l’utilisation de l’argent comptant aux points de vente. La Banque a mené une nouvelle enquête sur les modes de paiement acceptés par les commerçants en 2021 et 2022 afin d’étudier les tendances en matière d’acceptation de l’argent comptant par les commerçants et de surveiller les conditions qui justifieraient l’émission d’une monnaie numérique de banque centrale.

Cette étude propose une méthode inédite pour simuler les transactions intrajournalières dans le système canadien de traitement par lots des paiements de détail lorsqu’il est impossible d’obtenir des données sur de telles transactions. La méthode de simulation a le potentiel de combler le manque de données détaillées quand on dispose uniquement de renseignements généraux agrégés.

Nous faisons état de la connaissance du bitcoin et de la détention de cette cryptomonnaie de 2016 à 2021, à partir des enquêtes-omnibus sur le bitcoin de la Banque du Canada. Notre analyse aide aussi à comprendre le profil des nouveaux détenteurs arrivés durant la pandémie de COVID-19 et ce qui les distingue de ceux de longue date. 

Dans cette étude, l’auteur s’attache à calculer les degrés de liberté effectifs d’une combinaison de prévisions en fonction d’un ensemble de conditions générales applicables aux modèles linéaires. Le calcul des degrés de liberté effectifs montre que le coût de complexité d’une combinaison de prévisions dépend des paramètres du système de pondération et de la moyenne pondérée des paramètres dans les modèles auxiliaires.