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Cette étude présente une évaluation exhaustive de la qualité des prévisions des risques macroéconomiques produites par un modèle vectoriel autorégressif quantile (QVAR). En général, celui-ci donne de meilleurs résultats que les modèles de référence standards. Des résultats de qualité équivalente sont également obtenus lorsqu’il est enrichi de facteurs. Nous concluons donc que le modèle QVAR et ses versions enrichies constituent tous des outils adéquats pour modéliser les risques macroéconomiques.

J’élabore une méthode d’estimation bayésienne pour les modèles macroéconomiques non linéaires résolus globalement. Cette méthode utilise un réseau de densité de mélange comme approximation de la distribution des états initiaux. Le réseau de densité de mélange augmente la fiabilité de l’inférence postérieure, par rapport à une situation où les états initiaux sont paramétrés à leurs valeurs de régime permanent.

Nous simulons l’introduction d’une monnaie numérique de banque centrale (MNBC) et en étudions l’adoption par les consommateurs, l’acceptation auprès des commerçants et l’usage aux points de vente. Des frictions modestes à l’adoption entravent sensiblement la progression de la MNBC sur le marché des paiements dans les trois dimensions à l’étude. Pour les autres modes de paiement déjà en place, un retour aux parts de marché observées avant l’entrée de la MNBC nécessite des réponses d’ampleur modérée ou limitée qui réduisent d’ailleurs l’effet de la MNBC.

Nous étudions l’incidence macroéconomique des entreprises dont les activités ont été mises en veilleuse – c’est-à-dire des entreprises qui ont été fermées temporairement – sur les prix d’équilibre sectoriels après un choc de demande négatif. Nos résultats indiquent que les mesures budgétaires ayant permis des fermetures temporaires pendant la pandémie pourraient avoir allégé les pressions inflationnistes.

Nous élaborons et estimons un modèle de recherche dans lequel des consommateurs identiques font affaire avec des entreprises qui établissent les prix et dont la productivité diffère. Nous utilisons ce modèle estimé pour caractériser les différences qualitatives et quantitatives dans les prix et les marges entre les entreprises. Nous étudions la manière dont les entreprises individuelles réagissent aux variations des coûts et de la demande et comment elles les répercutent sur leurs prix et leurs marges.

Il est utile de mesurer les connaissances des gens sur les cryptoactifs et la finance pour mieux comprendre ce qui les amène à acheter de tels instruments. Partant des microdonnées de l’enquête-omnibus sur le bitcoin menée par la Banque du Canada et au moyen d’une analyse empirique combinée, nous nous penchons sur les différences entre les genres et sur l’interrelation entre les connaissances sur les cryptoactifs et les connaissances financières.

Nous étudions comment la macroéconomie est influencée par la distribution de la couverture médiatique des entreprises. Nous constatons que cette couverture se concentre particulièrement sur les plus grandes entreprises, et que le financement par actions et les investissements des entreprises augmentent après un reportage, mais surtout parmi les petites entreprises rarement couvertes. Nos analyses quantitatives font ressortir que les effets globaux de la couverture médiatique dépendent essentiellement de la manière dont celle-ci est distribuée.

L’approche standard de l’industrie pour désaisonnaliser les données, connue sous le nom de X-13ARIMA-SEATS, se prête mal aux données de haute fréquence. Compte tenu de la disponibilité accrue et du grand potentiel des données non traditionnelles de haute fréquence, nous présentons et évaluons plusieurs des méthodes de désaisonnalisation les plus répandues pour les données hebdomadaires.

En utilisant un nouveau modèle de portefeuille dynamique de la courbe de rendement des obligations du gouvernement du Canada, je constate que le Programme d’achat d’obligations du gouvernement du Canada de la Banque du Canada a entraîné une diminution du rendement des obligations coupon zéro à dix ans et à cinq ans de 84 et 52 points de base, respectivement.

Nous utilisons la synthèse bayésienne des prévisions et des décisions pour formaliser le processus de prise de décision sur la politique monétaire. Nous développons une étude de cas portant sur la prise des décisions de politique monétaire par une banque centrale qui cible l’inflation, et ce, en utilisant de multiples modèles de manière à prendre en compte les objectifs, les attentes et les résultats relatifs aux décisions.