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How Do Agents Form Macroeconomic Expectations? Evidence from Inflation Uncertainty

Document de travail du personnel 2024-5 Tao Wang
L’incertitude concernant l’inflation qu’on observe dans la densité de probabilité des prévisions des ménages et des professionnels aide les macroéconomistes à comprendre le mécanisme de formation des anticipations d’inflation. Les chocs imprimés à l’inflation mettent du temps à être perçus par tous les agents économiques, et cette rigidité est plus faible dans un contexte d’inflation élevée.

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.

Communicating Inflation Uncertainty and Household Expectations

Document de travail du personnel 2023-63 Olena Kostyshyna, Luba Petersen
Cette étude examine la valeur d’une communication directe avec les ménages au sujet de l’inflation et de l’incertitude entourant les statistiques sur l’inflation. Toute information sur l’inflation permet de gérer immédiatement les attentes, mais l’information sur les perspectives est plus efficace et plus pertinente que celle sur la tenue récente de l’inflation et les cibles de la Banque.

Perceived versus Calibrated Income Risks in Heterogeneous-Agent Consumption Models

Document de travail du personnel 2023-59 Tao Wang
Les risques perçus liés au revenu dont font état les enquêtes sur les attentes des consommateurs sont plus hétérogènes et, en moyenne, plus faibles que les risques étalonnés indirectement, en fonction de données de panel. Cela expliquerait en partie pourquoi une proportion importante de ménages détient très peu d’épargne liquide et pourquoi la richesse accumulée est très inégale d’un ménage à l’autre.

L‘effet des hausses de taux d’intérêt sur les versements hypothécaires

Note analytique du personnel 2023-19 Maria teNyenhuis, Adam Su
Nous étudions comment les hausses de taux d’intérêt amorcées au début de 2022 se répercutent sur les versements hypothécaires. En novembre 2023, moins de la moitié des détenteurs de prêts hypothécaires avaient commencé à assumer des versements plus élevés. Beaucoup d’emprunteurs subiront toutefois une hausse substantielle au renouvellement, même si la croissance des revenus pourrait atténuer le tout.

Supporting the Transition to Net-Zero Emissions: The Evolving Role of Central Banks

Document d’analyse du personnel 2023-31 Karen McGuinness
Les politiques de lutte contre les changements climatiques sont traditionnellement surtout du ressort des gouvernements, mais les banques centrales sont de plus en plus confrontées aux risques liés à cet enjeu. Les banques centrales évaluent leurs politiques opérationnelles pour les adapter à ces risques et à la transition vers une économie carboneutre. Ce document examine les compromis et les facteurs qu’elles doivent prendre en considération.

Digitalization: Prices of Goods and Services

Document d’analyse du personnel 2023-27 Vivian Chu, Tatjana Dahlhaus, Christopher Hajzler
Cette étude décrit et analyse les divers canaux par lesquels la numérisation peut influer sur les prix des biens et services.

Intermediary Market Power and Capital Constraints

Document de travail du personnel 2023-51 Jason Allen, Milena Wittwer
Nous examinons comment les capitaux détenus par des intermédiaires influent sur les prix des actifs dans un contexte où ces acteurs ont un pouvoir de marché. Nous présentons un modèle dans lequel des intermédiaires ayant des contraintes de capitaux achètent ou négocient un actif sur un marché de concurrence imparfaite. Nous montrons que de faibles contraintes de capitaux engendrent une hausse des prix ainsi que des marges bénéficiaires plus grandes pour les intermédiaires.

Predicting Changes in Canadian Housing Markets with Machine Learning

Document d’analyse du personnel 2023-21 Johan Brannlund, Helen Lao, Maureen MacIsaac, Jing Yang
Nous utilisons deux algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la croissance mensuelle des prix des logements et des ventes de logements existants au Canada. Même si ces algorithmes peuvent parfois être plus efficaces qu’un modèle linéaire, l’amélioration de l’exactitude des prévisions n’est pas toujours statistiquement significative.
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