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Nous passons en revue le corps d’études naissant mais en développement consacré aux monnaies numériques de banque centrale (MNBC) en nous intéressant aux effets potentiels de ces monnaies sur les banques privées. Nous évaluons leurs impacts dans trois domaines du secteur bancaire traditionnel : les paiements, le crédit et la transformation de la liquidité et des échéances. Nous agrandissons également notre focale et soulignons l’apport prometteur de deux approches pour les futures recherches sur les MNBC.

Durant la propagation de la COVID-19 au début de 2020, les structures de financement ont influencé le niveau des tensions financières dans différents pays et secteurs. Les mesures publiques qui visaient des vulnérabilités particulières ont été plus efficaces pour atténuer les tensions que celles visant à soutenir les banques et l’économie en général.

Cette étude examine, sous un angle théorique et empirique, les conséquences fortuites des règles obligatoires de rétention qui s’appliquent aux titrisations. Elle propose pour cela un nouveau modèle montrant que si la rétention renforce la surveillance, elle peut aussi encourager les banques à déplacer le risque.

Ce document mesure l’incidence de la proximité géographique et culturelle des succursales bancaires sur les choix des ménages en matière de crédit et sur les prix qui leur sont offerts. Pour les produits qui exigent une vérification préalable du crédit plus complète, nous montrons que les deux types de proximité peuvent se compléter pour réduire les coûts liés à l’obtention d’informations difficilement quantifiables, ce qui accroît l’accès au crédit.

Nous élaborons un algorithme et l’exécutons sur un calculateur quantique à recuit simulé par l’intermédiaire d’un solveur hybride. L’objectif est de trouver la séquence des paiements en attente de règlement qui permet de réduire le montant de liquidités nécessaire dans le système sans faire augmenter cette attente de façon considérable.

Les cryptoactifs se référant à une monnaie nationale (aussi appelés « cryptoactifs stables » et, communément, « cryptomonnaies stables ») visent à voir leur valeur arrimée à celle d’une monnaie de référence, et cette valeur est normalement maintenue grâce à une réserve d’actifs financiers traditionnels. La valeur de marché de ces cryptoactifs a été multipliée par plus de 30 entre le début de 2020 et la mi-2022. Nous nous penchons sur certains de leurs avantages potentiels et de leurs principaux risques.

Le présent document explique la nature des taux d’intérêt sur le marché des fonds fédéraux aux États-Unis après la crise financière de 2007-2009. Nous construisons un modèle du marché hors cote qui intègre de nouveaux aspects du système financier : abondance de liquidités, normes réglementaires variées applicables aux banques et possibilités d’arbitrage créées par l’accès limité au mécanisme octroyant des intérêts sur les réserves excédentaires.

Quels risques potentiels les cryptomonnaies stables présentent-elles pour le système financier? Nous soutenons que les mécanismes de stabilisation de la valeur de ces cryptomonnaies pourraient faire peser un risque sur la confiance susceptible d’entraîner des mouvements de ventes massives pouvant se propager à l’ensemble des marchés de cryptoactifs et au système financier traditionnel. Nous faisons valoir également que les cryptomonnaies stables sont de nature à contribuer aux risques pour la stabilité financière en favorisant la hausse du levier financier et l’asymétrie de liquidité dans la finance décentralisée. Il n’est pas possible de gérer de tels risques en assurant uniquement la stabilité de la valeur de ces cryptomonnaies. Enfin, nous nous penchons sur les implications possibles des cryptomonnaies stables pour le système actuel d’intermédiation bancaire du crédit et la politique monétaire.

Nous estimons la proportion des prêts hypothécaires à taux variable et à versements fixes qui a atteint ce que l’on appelle le taux limite, c’est-à-dire le taux d’intérêt à partir duquel les versements hypothécaires ne couvrent plus le capital. Dans le contexte de hausses de taux d’intérêt, cette proportion avoisinait les 50 % à la fin du mois d’octobre 2022, et elle pourrait atteindre 65 % en 2023.

Nous présentons un nouveau modèle de défaillance des entreprises, un des fondements de l’infrastructure de la Banque du Canada permettant de soumettre les banques à des tests de résistance. Le modèle est utilisé pour prévoir les pertes sur prêts aux entreprises que le secteur bancaire canadien est susceptible de subir en période de tension.