C55 - Grands ensembles de données : modélisation et analyse
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Machine learning for economics research: when, what and how
Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés. -
Identifying Nascent High-Growth Firms Using Machine Learning
Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes. -
A Blueprint for the Fourth Generation of Bank of Canada Projection and Policy Analysis Models
La quatrième génération de modèles utilisés par la Banque du Canada pour effectuer des projections et des analyses est destinée à approfondir notre compréhension de la dynamique de l’inflation, de l’offre au sein de l’économie et des risques sous-jacents auxquels sont confrontés les décideurs publics, causés par l’incertitude qui entoure le fonctionnement de l’économie. -
Turning Words into Numbers: Measuring News Media Coverage of Shortages
Nous élaborons des indicateurs à haute fréquence fondés sur les actualités qui utilisent le traitement automatique des langues pour analyser les reportages écrits. Nos indicateurs surveillent l’évolution des ruptures d’approvisionnement (matières premières, produits intermédiaires et produits finis) et de la pénurie de main-d’œuvre. Ils suivent aussi la variation de la trame narrative des différents types de pénuries au fil des semaines. -
Sectoral Uncertainty
Nous proposons un nouveau cadre empirique qui permet de décomposer simultanément la variance conditionnelle des séries chronologiques de données économiques en deux facteurs : l’incertitude agrégée et l’incertitude sectorielle. Nous appliquons notre cadre à un ensemble de données désagrégées relatives à la production industrielle aux États-Unis. Nous constatons que les variations imprévues de l’incertitude liée aux biens durables sont des facteurs de ralentissement, tandis que les hausses inattendues de l’incertitude liée aux biens non durables ont une action expansionniste. -
Historical Data on Repurchase Agreements from the Canadian Depository for Securities
Nous élaborons un algorithme capable d’extraire de l’information sur les opérations de pension à partir de données de règlement désagrégées pour générer un nouvel ensemble de données historiques servant à la recherche. -
Macroeconomic Predictions Using Payments Data and Machine Learning
Nous démontrons l’utilité des données des systèmes de paiement et des modèles d’apprentissage automatique pour les prévisions macroéconomiques et proposons un ensemble d’outils économétriques pour surmonter les défis qui leur sont associés. -
Business Closures and (Re)Openings in Real Time Using Google Places
La pandémie de COVID-19 a fait ressortir le besoin pour les décideurs de suivre au plus près les perturbations dans les secteurs de la vente au détail et de la restauration. Nous présentons une nouvelle méthode pour mesurer les taux d’ouverture et fermeture d’entreprises en utilisant des données en temps réel de Google Places, la base de données sur laquelle repose Google Maps. -
Payment Habits During COVID-19: Evidence from High-Frequency Transaction Data
Nous examinons la façon dont les consommateurs ont modifié leurs habitudes de paiement durant la pandémie de COVID-19. Il semble qu’ils effectuent des opérations moins nombreuses, mais d’un montant plus élevé, sont moins portés à payer en liquide aux points de vente, et effectuent davantage de retraits aux guichets de leur institution financière qu’aux guichets d’autres enseignes.