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D’après notre évaluation, les taux nominaux neutres aux États-Unis et au Canada se situent tous deux dans une fourchette de 2,25 à 3,25 %, soit la même fourchette que celle estimée en 2024.

Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

Les exportateurs changent fréquemment leurs marchés de destination. Cette étude propose une nouvelle approche pour faire ressortir les facteurs qui motivent ces décisions au fil du temps. L’analyse des données douanières de la Chine et du Royaume-Uni montre que la plupart des changements sont attribuables à des chocs liés à la demande plutôt qu’à l’offre.

Nous appliquons la méthode d’échantillonnage indirect dans un réseau bipartite consommateurs-commerçants afin d’estimer l’acceptation des modes de paiement par les commerçants à l’aide d’un journal de paiements tenu par des consommateurs.

Nous proposons une approche novatrice pour estimer la demande des consommateurs pour des produits différenciés. Nous éliminons le besoin de variables instrumentales en supposant que les chocs de demande sont éparpillés. Nos applications empiriques montrent de façon convaincante qu’il y a un éparpillement des chocs dans des ensembles de données existants.

L’enquête-omnibus sur le bitcoin est un outil important pour suivre l’évolution de la connaissance et de la détention des bitcoins et d’autres cryptoactifs par les Canadiens. Dans cette étude, nous présentons les faits saillants des données de l’enquête de 2023.

Existe-t-il un risque de désancrage des anticipations d’inflation à court terme? Nous estimons la prime de risque d’inflation à l’aide de modèles traditionnels d’évaluation des actifs pour répondre à cette question. Le risque de désancrage est élevé par rapport à celui de la période qui a précédé la pandémie de COVID-19, et il est plus élevé aux États-Unis qu’au Canada.

Nous étudions le pouvoir de marché et la répercussion des chocs de coût et de demande dans le contexte de libre entrée sur le marché d’entreprises hétérogènes et d’une recherche mixte des consommateurs. Les prix et les marges à l’équilibre sont déterminés par la variation de l’élasticité de la demande chez les entreprises. L’amélioration des conditions pour les acheteurs peut augmenter ou diminuer le pouvoir de marché.

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.