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Nous expliquons le rôle de la modélisation de la dette dans l’élaboration de la stratégie d’émission de titres souverains ainsi que la façon dont les défis particuliers auxquels sont confrontés les gestionnaires de dette peuvent influencer les décisions relatives à la conception des modèles. Ces observations sont étayées par notre expérience de l’utilisation du modèle canadien de gestion de la dette pour orienter les décisions de politique.

Nous présentons une description technique de l’outil d’évaluation de la solvabilité selon une approche descendante (modèle TDSA). Permettant de tester la résistance au risque d’insolvabilité, cet outil est utilisé pour évaluer la résilience des fonds propres du secteur bancaire dans des scénarios de risque hypothétiques et prospectifs.

Nous présentons un cadre détaillant un modèle dynamique de gestion de la dette, conçu pour guider les gestionnaires de dette souveraine dans le choix d’une stratégie d’émission optimale. L’aspect le plus novateur de notre cadre est l’introduction de stratégies d’émission dynamiques, qui permettent une variation des décisions au fil du temps en fonction des variables d’état simulées du modèle.

En 2024, la Banque du Canada a terminé l’élaboration de son premier plan de résolution pour la Corporation canadienne de compensation de produits dérivés (CDCC). Afin d’estimer les coûts de résolution, nous utilisons la théorie des valeurs extrêmes pour simuler les pertes de crédit qui découleraient de situations extrêmes où plusieurs membres compensateurs feraient défaut en même temps.

Au moyen de notre nouvel outil quantitatif, nous montrons comment les risques pesant sur les perspectives d’inflation et de croissance ont évolué au cours de 2023.

Cette étude quantifie les risques extrêmes présents dans les perspectives d’inflation et de croissance du PIB réel au Canada en estimant leur distribution conditionnelle quotidienne. Nous montrons que les probabilités de matérialisation de ces risques calculées à partir des distributions conditionnelles reflètent fidèlement les résultats obtenus au cours de la période de 2002 à 2022.

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.

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.

Une monnaie numérique de banque centrale de détail libellée en dollars canadiens pourrait, en théorie, susciter une concurrence quant au financement des banques par les dépôts.

Comme les facteurs fondamentaux du marché boursier ne semblent pas permettre d’effectuer des prédictions significatives des rendements à court terme, nous nous intéressons plutôt, dans cette étude, aux importants risques à la baisse (risques de krach).