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Cette étude s’intéresse à l’implication vérifiable des comportements collusoires ou coopératifs des joueurs dans un jeu de choix binaire en situation d’information parfaite. J’illustre la mise en œuvre du test en réexaminant le jeu d’entrée entre Walmart et Kmart étudié par Jia (2008).

Nous évaluons sur le plan théorique et empirique les effets d’entraînement sur les autres économies des mesures de relance budgétaire aux États-Unis financées par l’émission de titres. Nous nous servons pour ce faire d’un modèle à deux pays dans lequel sont intégrés des effets de rééquilibrage des portefeuilles internationaux. Nous montrons que les mesures de relance budgétaire aux États-Unis font augmenter les taux des titres à long terme à l’échelle internationale et entravent l’activité économique dans le reste du monde.

Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés.

Nous analysons d’éventuels contrats de prêt étudiant assortis d’un moratoire qui allégeraient le fardeau de la dette d’études des ménages américains en préservant le revenu disponible des emprunteurs tôt dans leur vie. Notre modèle montre que ces contrats, comparativement aux programmes existants, généreraient des gains de bien-être substantiels, semblables à ceux des programmes proposés par l’administration Biden, mais à un coût sensiblement moindre.

Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes.

La quatrième génération de modèles utilisés par la Banque du Canada pour effectuer des projections et des analyses est destinée à approfondir notre compréhension de la dynamique de l’inflation, de l’offre au sein de l’économie et des risques sous-jacents auxquels sont confrontés les décideurs publics, causés par l’incertitude qui entoure le fonctionnement de l’économie.

Nous mettons au point un modèle néokeynésien à agents hétérogènes intégrant un marché du travail frictionnel avec recherche d’emploi en cours d’emploi. Notre objectif est d’étudier de façon quantitative les implications positives et normatives des transitions d’employeur à employeur pour l’inflation.

Nous utilisons deux algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la croissance mensuelle des prix des logements et des ventes de logements existants au Canada. Même si ces algorithmes peuvent parfois être plus efficaces qu’un modèle linéaire, l’amélioration de l’exactitude des prévisions n’est pas toujours statistiquement significative.

Cette étude présente une vue d’ensemble de la numérisation et de ses conséquences économiques. Nous évaluons sa portée au Canada et les défis associés à la mesure de son incidence.

Cette étude quantifie les risques extrêmes présents dans les perspectives d’inflation et de croissance du PIB réel au Canada en estimant leur distribution conditionnelle quotidienne. Nous montrons que les probabilités de matérialisation de ces risques calculées à partir des distributions conditionnelles reflètent fidèlement les résultats obtenus au cours de la période de 2002 à 2022.