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Je montre comment combiner un grand nombre de prévisions au moyen de différentes approches dans le cadre d’une synthèse de prévisions bayésienne. Je constate que les techniques qui permettent de sélectionner et de combiner quelques prévisions – soit l’utilisation de mesures de rétrécissement a priori basées sur un modèle global-local – sont celles qui donnent les meilleurs résultats.

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 analysons les habitudes de paiement des Canadiens dans l’environnement des paiements actuel et dans un environnement hypothétique sans argent comptant.

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.

Selon la théorie monétaire, l’argent est essentiel s’il aide à atteindre de meilleurs résultats par des incitations. Nous testons cette théorie en laboratoire.

Les données montrent que la possession de bitcoins est en baisse, à 10 % en 2022 contre 13 % en 2021. Ce recul survient dans le contexte d’une chute abrupte des prix et d’un durcissement croissant de la réglementation des crypto-actifs.

Nous cherchons à savoir si les produits dérivés de crédit des sociétés tiennent compte du risque associé à la transition climatique. Nous constatons que le risque lié à la transition climatique a des effets économiques asymétriques et considérables sur le risque de crédit des sociétés plus vulnérables, et des effets négligeables sur les autres sociétés.

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.

Les attentes d’inflation des consommateurs ont changé depuis 2022, ceux-ci étant considérablement plus nombreux à prévoir une forte inflation dans la prochaine année et nettement plus nombreux à envisager une déflation à plus long terme. Tirant partie des données de l’enquête sur les attentes des consommateurs au Canada, ce document se veut une analyse des facteurs qui amènent les gens à anticiper une forte inflation, une inflation modérée ou bien une déflation.