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L’intelligence artificielle (IA) peut-elle penser et agir comme un gestionnaire de liquidités? Dans cet article, nous explorons comment les agents d’IA générative peuvent aider à gérer des liquidités, à établir des priorités de paiement et à optimiser l’efficience dans des systèmes à règlement brut en temps réel.

Nous étudions la façon dont les consommateurs gèrent leur stock d’espèces en élaborant un modèle dynamique dans lequel les consommateurs ont un comportement prospectif et en estimant les paramètres structurels du modèle à l’aide de données d’enquête détaillées menées auprès des consommateurs. Les consommateurs qui doivent assumer des coûts de détention et de retrait des espèces résolvent un problème de programmation dynamique à temps discret et à contrôle continu afin de faire une utilisation optimale de l’argent comptant au point de vente.

Nous présentons les principales conclusions de l’enquête sur les modes de paiement de 2024, en mettant en évidence tant les résultats du questionnaire que ceux du journal d’achats de trois jours. Bien que les avoirs en argent comptant aient augmenté en termes nominaux, nous constatons que l’utilisation de l’argent comptant reste inchangée depuis 2020. Les paiements mobiles et les autres modes de paiement continuent de gagner en importance.

Les banquiers centraux affirment que les monnaies numériques programmables peuvent compromettre l’uniformité de la monnaie. Nous élaborons un modèle stylisé pour examiner cet argument ainsi que les compromis qui entrent en jeu dans la circulation d’une monnaie programmable.

Nous élaborons des inférences statistiques pour un échantillon non probabiliste à deux phases quand il est possible d’obtenir des informations auxiliaires pertinentes à partir d’un échantillon probabiliste. Nous évaluons la méthode proposée au moyen de simulations et l’utilisons pour analyser un échantillon non probabiliste à deux phases utilisé dans une enquête sur les paiements.

Notre étude utilise des données de téléphones intelligents pour construire une mesure améliorée de l’accès à l’argent comptant en tenant compte à la fois de l’agglomération spatiale et des habitudes de déplacement des ménages. Nous constatons que les coûts de déplacement pourraient être de 15 à 25 % moins élevés si l’on intègre l’enchaînement des déplacements dans les mesures d’accès à l’argent comptant, et que la plus grande différence serait observée chez les résidents des régions rurales.

Nous répertorions les architectures de système possibles pour une monnaie numérique de banque centrale (MNBC) de détail et cernons une architecture qui serait adaptée pour les paiements de base. Nous analysons le système OpenCBDC avec validation à deux phases, qui correspond bien à l’architecture recherchée, et établissons qu’un tel système serait réalisable, même si certains aspects nécessitent d’être examinés davantage. Nous mettons aussi en lumière d’autres architectures prometteuses pour une MNBC de détail.

Cette étude actualise notre mesure de l’accès de la population canadienne à l’argent comptant aux guichets automatiques et succursales d’institutions financières. Nous constatons qu’en 2023, l’accès global à l’argent comptant est resté stable, malgré une détérioration dans les régions rurales.

Dans cette étude, nous examinons théoriquement et empiriquement les effets produits sur les prix par les liquidations dans le secteur des prêts de la finance décentralisée, et comment ces effets varient selon différents mécanismes de liquidation.

Nous appliquons la méthode d’échantillonnage indirect dans un réseau bipartite consommateurs-commerçants afin d’estimer l’acceptation des modes de paiement par les commerçants à l’aide d’un journal de paiements tenu par des consommateurs.