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360 résultats

Core inflation over the COVID-19 pandemic

Note analytique du personnel 2022-17 Mikael Khan, Elyse Sullivan
Nous évaluons l’utilité de plusieurs mesures de l’inflation fondamentale durant la pandémie de COVID-19. Nous constatons que l’IPC-tronq et l’IPC-méd ont été le baromètre le plus fiable de l’inflation sous-jacente. Si ces mesures ont fourni de bonnes indications, c’est parce qu’elles ne reposent pas sur des données historiques – une caractéristique particulièrement importante dans des circonstances inhabituelles.

Private Digital Cryptoassests as Investment? Bitcoin Ownership and Use in Canada, 2016-2021

Document de travail du personnel 2022-44 Daniela Balutel, Walter Engert, Christopher Henry, Kim Huynh, Marcel Voia
Nous faisons état de la connaissance du bitcoin et de la détention de cette cryptomonnaie de 2016 à 2021, à partir des enquêtes-omnibus sur le bitcoin de la Banque du Canada. Notre analyse aide aussi à comprendre le profil des nouveaux détenteurs arrivés durant la pandémie de COVID-19 et ce qui les distingue de ceux de longue date. 

Examining recent revisions to CPI-common

Note analytique du personnel 2022-15 Elyse Sullivan
Les révisions exceptionnellement importantes de l’IPC-comm au cours des derniers mois sont motivées par les mouvements communs accrus entre les composantes de l’indice des prix à la consommation, dans un contexte de pressions inflationnistes généralisées. Grâce à ces révisions, l’IPC-comm est mieux harmonisé avec les deux autres mesures de l’inflation fondamentale privilégiées par la Banque du Canada. Il faut toutefois user de prudence dans l’interprétation des estimations en temps réel de l’IPC-comm dans la conjoncture actuelle.

Calculating Effective Degrees of Freedom for Forecast Combinations and Ensemble Models

Document d’analyse du personnel 2022-19 James Younker
Dans cette étude, l’auteur s’attache à calculer les degrés de liberté effectifs d’une combinaison de prévisions en fonction d’un ensemble de conditions générales applicables aux modèles linéaires. Le calcul des degrés de liberté effectifs montre que le coût de complexité d’une combinaison de prévisions dépend des paramètres du système de pondération et de la moyenne pondérée des paramètres dans les modèles auxiliaires.

Sectoral Uncertainty

Document de travail du personnel 2022-38 Efrem Castelnuovo, Kerem Tuzcuoglu, Luis Uzeda
Nous proposons un nouveau cadre empirique qui permet de décomposer simultanément la variance conditionnelle des séries chronologiques de données économiques en deux facteurs : l’incertitude agrégée et l’incertitude sectorielle. Nous appliquons notre cadre à un ensemble de données désagrégées relatives à la production industrielle aux États-Unis. Nous constatons que les variations imprévues de l’incertitude liée aux biens durables sont des facteurs de ralentissement, tandis que les hausses inattendues de l’incertitude liée aux biens non durables ont une action expansionniste.

Cash, COVID-19 and the Prospects for a Canadian Digital Dollar

Document d’analyse du personnel 2022-17 Walter Engert, Kim Huynh
Nous présentons une analyse des tendances relatives à l’usage de l’argent comptant au Canada avant et durant la pandémie de COVID-19. Nous explorons également les deux scénarios possibles concernant l’émission d’une monnaie numérique de banque centrale ou d’un dollar canadien numérique : le passage à une économie sans argent comptant ou l’adoption généralisée d’une autre monnaie numérique au Canada. Enfin, nous discutons de l’expérience canadienne en ce qui a trait au maintien de l’argent comptant comme mode de paiement et instrument de réserve de valeur à la fois efficace et accessible.

Comparison of Bayesian and Sample Theory Parametric and Semiparametric Binary Response Models

Document de travail du personnel 2022-31 Xiangjin Shen, Iskander Karibzhanov, Hiroki Tsurumi, Shiliang Li
À l’aide de calculs sur processeur graphique, nous comparons un modèle bayésien semi-paramétrique avec un modèle d’échantillonnage semi-paramétrique. Nos résultats montrent qu’une bande passante optimale n’est pas supérieure à une bande passante normale pour les modèles semi-paramétriques à variables binaires.

Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning

Document de travail du personnel 2022-29 Vladimir Skavysh, Sofia Priazhkina, Diego Guala, Thomas Bromley
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.

Cash in the Pocket, Cash in the Cloud: Cash Holdings of Bitcoin Owners

Document de travail du personnel 2022-26 Daniela Balutel, Christopher Henry, Kim Huynh, Marcel Voia
Nous estimons l’effet de la détention de bitcoins sur le montant d’argent comptant que détiennent les consommateurs canadiens. Nos résultats remettent en question l’idée selon laquelle l’adoption de nouvelles technologies, comme le bitcoin, mènera au déclin de l’argent liquide.

Nonparametric Identification of Incomplete Information Discrete Games with Non-equilibrium Behaviors

Document de travail du personnel 2022-22 Erhao Xie
Cette étude écarte conjointement deux hypothèses formulées dans les travaux d’estimation des jeux, soit la restriction paramétrique des primitives du modèle et la restriction des comportements d’équilibre. Ainsi, elle identifie les primitives du jeu sans imposer ces deux hypothèses.
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