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J’élabore une méthode d’estimation bayésienne pour les modèles macroéconomiques non linéaires résolus globalement. Cette méthode utilise un réseau de densité de mélange comme approximation de la distribution des états initiaux. Le réseau de densité de mélange augmente la fiabilité de l’inférence postérieure, par rapport à une situation où les états initiaux sont paramétrés à leurs valeurs de régime permanent.

Nous construisons un jeu de formation de réseaux d’entreprises ayant des flux commerciaux pour étudier l’adoption et l’utilisation d’une nouvelle monnaie numérique comme solution de rechange à la correspondance bancaire.

Nous élaborons un nouveau cadre d’analyse pour comprendre les implications systémiques des risques de transition climatique. En appliquant ce cadre à des données canadiennes, nous montrons que les interconnexions au sein du secteur financier pourraient accentuer les effets directs de ces risques sur les entités financières.

Dans cette étude, nous cherchons à en apprendre davantage sur la stabilité financière et le risque lié à la transition climatique. Nous créons un cadre méthodologique qui prend en compte les effets directs d’un choc perturbateur lié à la transition climatique ainsi que les répercussions indirectes – ou systémiques – de ces effets directs. Nous appliquons ce cadre en nous servant des données issues du système financier canadien.

Nous étudions les conséquences économiques des ajustements carbone aux frontières pour le Canada. Nous constatons que ces mesures, qui prennent la forme de droits de douane, réduisent les fuites de carbone du Canada et améliorent sa compétitivité lorsque le pays fait partie d’une vaste coalition qui les met en œuvre. Le bien-être augmente également si les recettes douanières sont transférées aux ménages.

Dans cette étude, nous apportons un nouvel éclairage sur la coordination de groupes et la dynamique des prix dans des environnements complexes. Nous exécutons en laboratoire un modèle à générations imbriquées et parvenons à la conclusion que la coordination de groupes se produit soit dans un état stationnaire, soit dans un cycle de deux périodes, et que cette dynamique est non monotone.

Cette étude propose une méthode inédite pour simuler les transactions intrajournalières dans le système canadien de traitement par lots des paiements de détail lorsqu’il est impossible d’obtenir des données sur de telles transactions. La méthode de simulation a le potentiel de combler le manque de données détaillées quand on dispose uniquement de renseignements généraux agrégés.

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.

À l’aide de calculs sur processeur graphique, nous comparons un modèle bayésien semi-paramétrique avec un modèle d’échantillonnage semi-paramétrique. Nos résultats montrent qu’une bande passante optimale n’est pas supérieure à une bande passante normale pour les modèles semi-paramétriques à variables binaires.

À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique.