C - Méthodes mathématiques et quantitatives
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Predicting Changes in Canadian Housing Markets with Machine Learning
Nous utilisons deux algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la croissance mensuelle des prix des logements et des ventes de logements existants au Canada. Même si ces algorithmes peuvent parfois être plus efficaces qu’un modèle linéaire, l’amélioration de l’exactitude des prévisions n’est pas toujours statistiquement significative. -
Forecasting Risks to the Canadian Economic Outlook at a Daily Frequency
Cette étude quantifie les risques extrêmes présents dans les perspectives d’inflation et de croissance du PIB réel au Canada en estimant leur distribution conditionnelle quotidienne. Nous montrons que les probabilités de matérialisation de ces risques calculées à partir des distributions conditionnelles reflètent fidèlement les résultats obtenus au cours de la période de 2002 à 2022. -
Combining Large Numbers of Density Predictions with Bayesian Predictive Synthesis
Je montre comment combiner un grand nombre de prévisions au moyen de différentes approches dans le cadre d’une synthèse de prévisions bayésienne. Je constate que les techniques qui permettent de sélectionner et de combiner quelques prévisions – soit l’utilisation de mesures de rétrécissement a priori basées sur un modèle global-local – sont celles qui donnent les meilleurs résultats. -
Digitalization: Implications for Monetary Policy
Nous explorons les implications de la numérisation pour la politique monétaire, à la fois en ce qui a trait à l’effet de la politique monétaire sur l’économie et en termes d’analyse des données et de communication avec le public. -
Unmet Payment Needs and a Central Bank Digital Currency
Nous analysons les habitudes de paiement des Canadiens dans l’environnement des paiements actuel et dans un environnement hypothétique sans argent comptant. -
Generalized Autoregressive Gamma Processes
Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants. -
Is Money Essential? An Experimental Approach
Selon la théorie monétaire, l’argent est essentiel s’il aide à atteindre de meilleurs résultats par des incitations. Nous testons cette théorie en laboratoire. -
Cryptoasset Ownership and Use in Canada: An Update for 2022
Les données montrent que la possession de bitcoins est en baisse, à 10 % en 2022 contre 13 % en 2021. Ce recul survient dans le contexte d’une chute abrupte des prix et d’un durcissement croissant de la réglementation des crypto-actifs. -
Is Climate Transition Risk Priced into Corporate Credit Risk? Evidence from Credit Default Swaps
Nous cherchons à savoir si les produits dérivés de crédit des sociétés tiennent compte du risque associé à la transition climatique. Nous constatons que le risque lié à la transition climatique a des effets économiques asymétriques et considérables sur le risque de crédit des sociétés plus vulnérables, et des effets négligeables sur les autres sociétés.
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