The Bank of Canada's New Quarterly Projection Model, Part 2. A Robust Method for Simulating Forward-Looking Models

Dans le présent rapport, les auteurs décrivent des méthodes de résolution des modèles économiques sous l'hypothèse que les anticipations ont un élément de cohérence avec les prédictions du modèle en cause lui-même. Ils présentent des résultats, obtenus par la voie analytique, qui établissent les propriétés de convergence que revêtent certaines méthodes appliquées aux modèles linéaires à solution unique. Toutefois, la propriété de convergence n'est garantie que dans le cas d'une seule méthode, tandis qu'elle ne l'est pas dans celui des méthodes les plus couramment utilisées, comme celle de Fair et Taylor. La méthode en question est celle qui a été mise à contribution dans la simulation des modèles de l'économie canadienne mis au point à la Banque du Canada; elle implique la résolution simultanée, à l'aide d'un algorithme de Newton, d'un système d'équations où chacune des variables endogènes est représentée par une équation distincte à chaque période de temps.

Les auteurs traitent brièvement de l'extension de l'analyse des propriétés de convergence à des modèles non linéaires, mais les résultats analytiques ne s'appliquent pas nécessairement à ce type de modèle.

Pour illustrer les résultats analytiques, fournir des mesures comparatives du temps nécessaire à la solution des modèles et des témoignages au sujet du degré de solidité des méthodes évaluées, les auteurs présentent des simulations d'un modèle linéaire simple d'une économie fictive et de deux modèles non linéaires beaucoup plus grands de l'économie canadienne mis au point à la Banque du Canada. Ces exemples montrent que leur méthode demeure robuste lorsqu'elle est appliquée à des modèles économiques non linéaires. Ces exemples laissent aussi supposer que les limites des méthodes itératives revêtent une importance pratique pour les constructeurs de modèles économiques.