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Nous quantifions les effets des achats d’actions à grande échelle par une banque centrale et les comparons aux achats d’obligations. Nous constatons que les achats d’actions par la banque centrale réduiraient les primes de risque et de terme sur les actions et les obligations à long terme, respectivement, et stimuleraient ainsi l’activité économique.

Dans cette étude, nous quantifions la contribution des chocs sectoriels d’offre et de demande à l’inflation mesurée par l’indice de prix relatif aux dépenses de consommation des ménages (indice PCE) aux États-Unis. Nous déduisons des restrictions d’identification qui cadrent avec une grande classe de modèles d’équilibre général dynamiques et stochastiques dotés de réseaux de production.

Les attentes d’inflation sont importantes pour les décideurs de la politique monétaire. À l’aide de données d’enquêtes, nous examinons comment les entreprises et les consommateurs réagissent à leurs attentes d’inflation pendant la période de forte inflation qui a suivi la pandémie.

Nous étudions combien de systèmes de transfert électronique de fonds (TEF) peuvent coexister de manière viable dans un pays à une échelle optimale en estimant la courbe de coût du TEF moyen. Nous estimons le coût marginal à environ 0,55 $ par transaction, et les coûts fixes à environ 83 millions de dollars par année.

Cette note présente PULSE, une nouvelle mesure de l’inflation sous-jacente au Canada basée sur un modèle factoriel dynamique estimé à partir de données désagrégées sur l’inflation. PULSE saisit la composante persistante de l’inflation et la décompose en pressions inflationnistes généralisées et sectorielles.

Cette étude montre que les disparités régionales dans la croissance des prix des logements sont plus prononcées pendant les périodes d’effondrement que pendant les périodes d’emballement des prix. Pour expliquer cette observation, nous construisons un modèle d’union monétaire à deux régions intégrant un secteur du logement et une actualisation des croyances extrapolatives concernant les prix des logements. Pour résoudre le modèle, nous proposons une nouvelle méthode qui gère efficacement l’actualisation des croyances extrapolatives dans une large famille de modèles structurels.

Lorsqu’une banque détient de nombreux actifs sûrs, elle est bien placée pour faire face à des difficultés de financement. Cependant, quand toutes les banques détiennent beaucoup d’actifs sûrs, leurs coûts de financement (de gros) augmentent en raison d’une externalité pécuniaire. Cela a pour effet de réduire la capacité des banques à détenir des réserves de fonds propres et donc, paradoxalement, d’accroître la fréquence des difficultés de financement.

Les exigences de volant de fonds propres variables dans le temps sont un outil puissant qui permet aux organismes de réglementation des banques d’éviter de fortes tensions financières sans avoir à imposer des niveaux très élevés de fonds propres. Toutefois, cet outil n’est efficace que si les banques comprennent comment il est utilisé. Je présente un modèle dont les banques et les participants aux marchés financiers peuvent se servir pour prévoir l’évolution des exigences de volant de fonds propres variables dans le temps.

L’intelligence artificielle (IA) peut-elle penser et agir comme un gestionnaire de liquidités? Dans cet article, nous explorons comment les agents d’IA générative peuvent aider à gérer des liquidités, à établir des priorités de paiement et à optimiser l’efficience dans des systèmes à règlement brut en temps réel.

Nous étudions la section transversale des rendements d’équilibre des actifs sûrs à l’aide d’un modèle d’évaluation maniable, avec une demande de liquidité microfondée et plusieurs actifs sûrs présentant des coûts de transaction hétérogènes. Nous testons les principales prédictions de notre théorie à l’aide d’une nouvelle mesure des rendements d’opportunité (ou l’inverse) relatifs sur le marché des bons du Trésor américain.