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La politique monétaire peut-elle influencer le taux d’intérêt neutre réel? À l’aide d’un nouveau modèle statistique, nous montrons que les hausses de taux d’intérêt ont tendance à faire diminuer le taux neutre et la croissance à long terme, mais que la politique monétaire n’est qu’un petit facteur derrière la diminution du taux neutre à long terme.

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.

Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

La hausse de l’inflation en 2021 et 2022 a donné lieu à de plus en plus de publications et de débats sur les causes de cette flambée, de même qu’au sujet de la trajectoire de l’inflation à court et moyen terme. Notre examen présente trois messages clés.

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.

Les secteurs des biens et des services ont connu des dynamiques de prix très différentes au cours des 30 dernières années. Nous avons cherché à comprendre comment des évolutions sectorielles aussi contrastées se répercutent sur la dynamique de l’inflation tendancielle globale.

Nous présentons une nouvelle classe de modèles vectoriels autorégressifs (VAR) à paramètres variables dans le temps dans laquelle les innovations structurelles désignées explicitement peuvent influer – simultanément et en décalage – sur la dynamique de la constante et des coefficients autorégressifs.

Au regard de l’extraction des signaux, les implications de la spécification de modèles à composantes non observées avec innovations corrélées ou orthogonales ont été largement analysées. Par contraste, s’agissant des prévisions, les implications de modèles à composantes non observées avec différentes structures de corrélation des variables d’état sont moins bien comprises.