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Nous explorons les implications de la numérisation pour la politique monétaire, à la fois en ce qui a trait à l’effet de la politique monétaire sur l’économie et en termes d’analyse des données et de communication avec le public.

Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants.

Dans cette étude, les auteurs quantifient les chocs de demande, d’offre et d’incertitude à l’échelle mondiale, et ils comparent deux grandes récessions mondiales : la Grande Récession de 2008-2009 et la pandémie de COVID-19. Ils utilisent deux méthodes pour analyser ces chocs économiques, soit 1) des techniques de traitement automatique du langage naturel appliquées à des transcriptions de présentations des résultats financiers et 2) un modèle vectoriel autorégressif structurel avec estimation bayésienne.

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.