D8 - Information, connaissance et incertitude
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Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing
Nous élaborons un algorithme et l’exécutons sur un calculateur quantique à recuit simulé par l’intermédiaire d’un solveur hybride. L’objectif est de trouver la séquence des paiements en attente de règlement qui permet de réduire le montant de liquidités nécessaire dans le système sans faire augmenter cette attente de façon considérable. -
CANVAS: A Canadian Behavioral Agent-Based Model
La série de modèles que la Banque du Canada utilise actuellement ne tient pas entièrement compte des effets de réseau sur l’intégration de l’hétérogénéité des ménages et des entreprises ainsi que de leurs comportements. Nous élaborons CANVAS, un modèle fondé sur les comportements d’agents au Canada, afin de contribuer à la prochaine génération de modèles de la Banque. CANVAS améliore les prévisions et accroît nos capacités d’analyse de scénarios basée sur des modèles. -
22 novembre 2022
Suivre les vulnérabilités financières des ménages et du marché du logement
La Banque du Canada commence à publier un nouvel ensemble d’indicateurs de vulnérabilités financières. L’objectif : permettre aux ménages, aux acteurs du secteur privé, aux autorités financières et aux administrations publiques de mieux comprendre et suivre l’évolution de deux vulnérabilités clés du système financier, soit le niveau élevé d’endettement des ménages et les prix élevés des logements. -
Behavioral Learning Equilibria in New Keynesian Models
Nous introduisons un équilibre basé sur l’apprentissage des comportements dans les modèles DSEG avec des agents dotés d’une rationalité limitée qui utilisent des règles d’anticipation autorégressives de premier ordre simples mais optimales. Le modèle DSEG de Smets-Wouters avec équilibre basé sur l’apprentissage est estimé et présente une bonne adéquation avec les anticipations tirées des enquêtes sur l’inflation. Pour ce qui est de l’application empirique à la politique monétaire, nous montrons que l’apprentissage nécessite un degré plus faible de lissage des taux d’intérêt. -
PayTech and the D(ata) N(etwork) A(ctivities) of BigTech Platforms
Pourquoi les grandes entreprises technologiques lancent-elles des services de paiement sur leurs plateformes? Nous nous penchons sur cette question en utilisant un modèle dans lequel une plateforme en situation de monopole doit faire un compromis entre les coûts associés aux préoccupations concernant les renseignements personnels des utilisateurs et les revenus tirés de ses services de données. Nous analysons ensuite les effets de rétroaction entre les données et les paiements. -
How Do People View Price and Wage Inflation?
Cette étude examine des données sur les ménages tirées de l’enquête sur les attentes des consommateurs au Canada. Elle vise à comprendre les attentes des ménages à l’égard de l’inflation des prix et des salaires, les liens entre ces attentes et l’opinion des ménages sur les conditions du marché du travail, ainsi que l’effet subséquent de ces attentes sur les perspectives des ménages quant à la croissance des dépenses réelles. -
A Horse Race of Monetary Policy Regimes: An Experimental Investigation
Comment les banques centrales devraient-elles formuler la politique monétaire en périodes de stabilité et lors de récessions? Nous procédons à une évaluation comparative de cinq régimes de politique monétaire dans le cadre d’expériences de laboratoire, afin de déterminer jusqu’à quel point ces différentes approches permettent de remplir les attentes du public et de stabiliser l’économie. -
Cyber Risk and Security Investment
Nous avons élaboré un modèle mandant-mandataire pour les cyberattaques dans lequel les clients paient des frais et délèguent les décisions de sécurité à des plateformes financières. Nous déduisons des implications vérifiables sur la vulnérabilité des clients aux cyberattaques et les frais facturés. -
Dynamic Privacy Choices
Les consommateurs se disent souvent inquiets du manque de protection de leurs renseignements personnels, mais ils donnent quand même beaucoup d’information aux plateformes numériques. Dans cette étude, l’auteur construit un modèle dynamique de collecte de données et de protection des renseignements personnels basé sur la théorie des jeux qui pourrait expliquer ce comportement.