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Sources d’inflation durant la pandémie au Canada : une application du modèle de Bernanke et Blanchard

Note analytique du personnel 2024-13 Fares Bounajm, Jean Garry Junior Roc, Yang Zhang
Nous explorons les facteurs derrière la montée de l’inflation au Canada durant la pandémie de COVID-19. Cette analyse s’inscrit dans un vaste effort auquel participent 11 banques centrales, chacune utilisant le modèle de Bernanke et Blanchard (2023) pour cerner les similitudes et les différences entre les économies.

Making It Real: Bringing Research Models into Central Bank Projections

Document d’analyse du personnel 2023-29 Marc-André Gosselin, Sharon Kozicki
La projection macroéconomique et l’analyse des risques jouent un rôle important dans la prise de décision des autorités monétaires. Les modèles font partie intégrante de ce processus. Cette étude décrit comment la Banque du Canada intègre les modèles utilisés en recherche pure et leurs apports dans l’environnement de projection des banques centrales.

Combining Large Numbers of Density Predictions with Bayesian Predictive Synthesis

Document de travail du personnel 2023-45 Tony Chernis
Je montre comment combiner un grand nombre de prévisions au moyen de différentes approches dans le cadre d’une synthèse de prévisions bayésienne. Je constate que les techniques qui permettent de sélectionner et de combiner quelques prévisions – soit l’utilisation de mesures de rétrécissement a priori basées sur un modèle global-local – sont celles qui donnent les meilleurs résultats.

Turning Words into Numbers: Measuring News Media Coverage of Shortages

Document d’analyse du personnel 2023-8 Lin Chen, Stephanie Houle
Nous élaborons des indicateurs à haute fréquence fondés sur les actualités qui utilisent le traitement automatique des langues pour analyser les reportages écrits. Nos indicateurs surveillent l’évolution des ruptures d’approvisionnement (matières premières, produits intermédiaires et produits finis) et de la pénurie de main-d’œuvre. Ils suivent aussi la variation de la trame narrative des différents types de pénuries au fil des semaines.

Risk Amplification Macro Model (RAMM)

Rapport technique n° 123 Kerem Tuzcuoglu
Le modèle macroéconomique d’amplification des risques (modèle RAMM) est un nouveau modèle dynamique non linéaire à deux pays qui rend compte de chocs négatifs rares, mais graves. Le modèle RAMM peut être utilisé pour évaluer les implications de scénarios de risques d’origine intérieure ou étrangère pour la stabilité financière.

Understanding Post-COVID Inflation Dynamics

Document de travail du personnel 2022-50 Martin Harding, Jesper Lindé, Mathias Trabandt
Nous proposons un modèle macroéconomique comportant une courbe de Phillips non linéaire qui s’aplatit lorsque les pressions inflationnistes sont modérées et se redresse lorsque ces dernières sont élevées. Notre modèle peut générer des augmentations plus marquées de l’inflation causées par des hausses imprévues des coûts et des chocs de demande qu’un modèle linéaire standard en période de forte inflation.

Harnessing the benefit of state-contingent forward guidance

Note analytique du personnel 2022-13 Vivian Chu, Yang Zhang
Quand le taux d’intérêt neutre est à un niveau bas, une banque centrale est plus susceptible d’abaisser son taux directeur à la valeur plancher en cas de ralentissement économique. Dans un tel contexte, elle peut avoir recours à sa gamme élargie d’outils de politique monétaire, dont font partie les indications prospectives, pour mieux surmonter le défi que pose la valeur plancher. À l’aide du modèle TOTEM de la Banque du Canada, nous évaluons les avantages et les limites des indications prospectives subordonnées à l’état de la conjoncture dans un régime de ciblage flexible de l’inflation.

Comment les grandes banques au Canada résisteraient-elles à une récession importante?

Nous étudions l’impact que pourrait avoir un choc économique de grande ampleur sur la résilience des grandes banques canadiennes. Nous constatons que ces banques essuieraient de lourdes pertes financières, mais demeureraient néanmoins résilientes. Nos résultats soulignent l’importance qu’ont les banques bien capitalisées et les saines pratiques de souscription pour soutenir l’activité économique en période de ralentissement.

Macroeconomic Predictions Using Payments Data and Machine Learning

Document de travail du personnel 2022-10 James Chapman, Ajit Desai
Nous démontrons l’utilité des données des systèmes de paiement et des modèles d’apprentissage automatique pour les prévisions macroéconomiques et proposons un ensemble d’outils économétriques pour surmonter les défis qui leur sont associés.

What Can Stockouts Tell Us About Inflation? Evidence from Online Micro Data

Document de travail du personnel 2021-52 Alberto Cavallo, Oleksiy Kryvtsov
Les problèmes d’approvisionnement et les pressions sur les coûts ont-ils joué un rôle dans la hausse de l’inflation connue en 2020 pendant la pandémie de COVID-19? Au moyen de données recueillies sur les sites Web de grands détaillants dans de nombreux secteurs et pays, nous montrons que les pénuries peuvent indiquer des pressions inflationnistes passagères.
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