C61 - Techniques d’optimisation; modèles de programmation; analyse dynamique
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Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning
À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique. -
Technology Adoption in Input-Output Networks
Nous étudions l’influence des réseaux d’entrées-sorties sur le rythme d’adoption des technologies. En particulier, nous modélisons la décision d’adopter le langage de programmation Python 3 pour des progiciels. Python 3 propose des fonctions avancées, mais son installation ne permet pas un retour à la version Python 2, ce qui en soi représente un coût d’adoption. -
Firm-level Investment Under Imperfect Capital Markets in Ukraine
Dans cette étude, je mets au point et estime un modèle d’investissement en capital fixe par des entreprises faisant face à des contraintes d’emprunt. -
Should Central Banks Worry About Nonlinearities of their Large-Scale Macroeconomic Models?
Dans quelle mesure les décideurs pourraient-ils se tromper en recourant à des solutions linéarisées plutôt qu’à des solutions mondiales non linéaires pour leurs modèles macroéconomiques? -
Housing and Tax-Deferred Retirement Accounts
Les comptes de retraite à impôt différé et l’immobilier sont deux composantes importantes du portefeuille d’actifs des ménages. Dans notre étude, nous élaborons un modèle de cycle de vie qui permet d’examiner l’interaction entre l’utilisation des comptes de retraite à impôt différé et les décisions en matière de logement. -
Cash Management and Payment Choices: A Simulation Model with International Comparisons
En dépit des nombreuses innovations en matière de paiement, les espèces sont aujourd’hui encore très utilisées pour régler les achats de faible valeur. Dans cette étude, les auteurs élaborent un modèle de simulation pour déterminer si les modèles standard de la théorie sur la gestion des espèces et les choix des moyens de paiement permettent d’expliquer l’usage d’un instrument de paiement en fonction de la valeur de la transaction. -
Optimization in a Simulation Setting: Use of Function Approximation in Debt Strategy Analysis
Le modèle de simulation stochastique proposé par Bolder (2003) aux fins de l'analyse de la stratégie de gestion de la dette du gouvernement fédéral apporte un large éventail d'informations précieuses. Toutefois, il n'est d'aucune aide, dans sa forme actuelle, pour déterminer la stratégie optimale de gestion de la dette. -
Conditioning Information and Variance Bounds on Pricing Kernels with Higher-Order Moments: Theory and Evidence
L'auteur conçoit une stratégie pour utiliser avec efficience les moments d'ordre supérieur et l'ensemble de l'information disponible et, de la sorte, améliorer les bornes de variance calculées par Hansen et Jagannathan (1991) et par Gallant, Hansen et Tauchen (1990) (appelées ci-après « borne HJ » et « borne GHT »). -
The Stochastic Discount Factor: Extending the Volatility Bound and a New Approach to Portfolio Selection with Higher-Order Moments
L'objet de l'étude est l'extension du concept bien connu de borne de variance proposé par Hansen et Jagannathan.