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Finding a Needle in a Haystack: A Machine Learning Framework for Anomaly Detection in Payment Systems

Document de travail du personnel 2024-15 Ajit Desai, Anneke Kosse, Jacob Sharples
Notre cadre d’apprentissage automatique à deux niveaux peut renforcer la surveillance des transactions en temps réel dans les systèmes de paiement de grande valeur, lesquels représentent un élément central de l’infrastructure financière d’un pays. Testé sur des données provenant de systèmes de paiement canadiens, le cadre s’est révélé capable de détecter avec précision des transactions anormales. Il pourrait contribuer à améliorer la résilience informatique et opérationnelle des systèmes de paiement.

2022 Methods-of-Payment Survey Report: Cash Use Over 13 Years

Document d’analyse du personnel 2024-1 Christopher Henry, Doina Rusu, Matthew Shimoda
Nous présentons les résultats de l’enquête sur les modes de paiement de 2022, y compris les parts des paiements actualisées au moyen de journaux d’achats de trois jours. Nous étudions aussi divers facteurs associés aux tendances à long terme quant à l’utilisation de l’argent comptant.

Inflation, Output, and Welfare in the Laboratory

Document de travail du personnel 2023-11 Janet Hua Jiang, Daniela Puzzello, Cathy Zhang
Nous étudions les effets de l’inflation sur la production et le bien-être en laboratoire. Conformément à la théorie monétaire nous constatons que l’inflation agit comme une taxe sur les échanges monétaires et cause une réduction de la production et du bien-être.

Summaries of Central Bank Policy Deliberations: A Canadian Context

Document d’analyse du personnel 2023-2 Monica Jain, Walter Muiruri, Jonathan Witmer, Sharon Kozicki, Jeremy Harrison
Le présent document fournit le contexte, le raisonnement et les principales considérations qui sous-tendent la décision de la Banque du Canada de publier un résumé des délibérations sur la politique monétaire. Il comprend une analyse de la façon dont les autres banques centrales communiquent les procès-verbaux et les résumés de leurs propres délibérations.

Geographical and Cultural Proximity in Retail Banking

Document de travail du personnel 2023-2 Santiago Carbo-Valverde, Héctor Pérez Saiz, Hongyu Xiao
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.

2021 Methods-of-Payment Survey Report

Document d’analyse du personnel 2022-23 Christopher Henry, Matthew Shimoda, Julia Zhu
Nous présentons les résultats de l’enquête sur les modes de paiement de 2021, y compris les parts des paiements actualisées. Nous faisons ressortir des tendances à long terme et situons les résultats dans le contexte de la pandémie de COVID-19.

Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing

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.

CANVAS: A Canadian Behavioral Agent-Based Model

Document de travail du personnel 2022-51 Cars Hommes, Mario He, Sebastian Poledna, Melissa Siqueira, Yang Zhang
La série de modèles que la Banque du Canada utilise actuellement ne tient pas entièrement compte des effets de réseau sur l’intégration de l’hétérogénéité des ménages et des entreprises ainsi que de leurs comportements. Nous élaborons CANVAS, un modèle fondé sur les comportements d’agents au Canada, afin de contribuer à la prochaine génération de modèles de la Banque. CANVAS améliore les prévisions et accroît nos capacités d’analyse de scénarios basée sur des modèles.

Behavioral Learning Equilibria in New Keynesian Models

Document de travail du personnel 2022-42 Cars Hommes, Kostas Mavromatis, Tolga Özden, Mei Zhu
Nous introduisons un équilibre basé sur l’apprentissage des comportements dans les modèles DSEG avec des agents dotés d’une rationalité limitée qui utilisent des règles d’anticipation autorégressives de premier ordre simples mais optimales. Le modèle DSEG de Smets-Wouters avec équilibre basé sur l’apprentissage est estimé et présente une bonne adéquation avec les anticipations tirées des enquêtes sur l’inflation. Pour ce qui est de l’application empirique à la politique monétaire, nous montrons que l’apprentissage nécessite un degré plus faible de lissage des taux d’intérêt.
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