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Nous étudions l’incidence du mécanisme de règlement choisi par la Banque du Canada pour le système Lynx sur les comportements des participants, l’utilisation des liquidités, les retards de paiement et l’efficacité opérationnelle globale du nouveau système.

La Banque du Canada et le Bureau du surintendant des institutions financières ont réalisé un projet pilote sur des scénarios de transition climatique afin d’évaluer les risques de crédit et de marché liés aux changements climatiques. Ce rapport décrit les méthodes utilisées pour le projet et propose des orientations concernant leur mise en œuvre.

La pandémie de COVID-19 a fait ressortir le besoin pour les décideurs de suivre au plus près les perturbations dans les secteurs de la vente au détail et de la restauration. Nous présentons une nouvelle méthode pour mesurer les taux d’ouverture et fermeture d’entreprises en utilisant des données en temps réel de Google Places, la base de données sur laquelle repose Google Maps.

Nous caractérisons le biais dans les estimations de Hill en coupe transversale causé par les facteurs sous-jacents communs, puis proposons deux solutions simples pour le corriger. Pour déterminer la présence, le sens et l’ampleur du biais, nous utilisons les rendements mensuels du marché boursier américain et les données annuelles de population par comtés du recensement des États-Unis.

Nous examinons la façon dont les consommateurs ont modifié leurs habitudes de paiement durant la pandémie de COVID-19. Il semble qu’ils effectuent des opérations moins nombreuses, mais d’un montant plus élevé, sont moins portés à payer en liquide aux points de vente, et effectuent davantage de retraits aux guichets de leur institution financière qu’aux guichets d’autres enseignes.

Il est essentiel de bien comprendre l’ampleur des liens intersectoriels pour prévoir l’incidence d’une crise sur l’ensemble de l’économie. Nous montrons que les techniques d’apprentissage statistique sont nettement plus efficaces que les techniques d’estimation habituelles pour mesurer des réseaux étendus de liens.

Les politiques mises en œuvre par les banques centrales et les gouvernements peuvent-elles influer sur les risques qui entourent les perspectives de croissance du produit intérieur brut (PIB)? Nous constatons que les mesures de relance budgétaire augmentent davantage les chances d’avoir une forte croissance du PIB – surtout lorsque la politique monétaire est contrainte – qu’elles ne font baisser les risques d’avoir une faible croissance du PIB. La relance budgétaire devrait donc accélérer la reprise après la pandémie de COVID-19.

Nous présentons un modèle permettant de détecter les périodes d’anticipations extrapolatives relatives aux prix des logements dans des villes canadiennes. L’indicateur de l’exubérance des prix des logements peut être mis à jour trimestriellement pour étayer l’évaluation générale que fait la Banque du Canada des déséquilibres sur le marché du logement.

Nous étudions les effets de différentes mesures de politique monétaire sur la courbe de rendement et les interactions entre ces mesures. Notre étude met en lumière le rôle de la hiérarchie des retombées dans la formulation de la politique monétaire.

Nous utilisons des données sur les paiements de détail et des techniques d’apprentissage automatique afin de prévoir les effets de la COVID-19 sur l’économie canadienne en temps quasi réel. Notre modèle améliore de façon considérable la précision des prévisions macroéconomiques comparativement à un modèle de référence linéaire.