C - Méthodes mathématiques et quantitatives
-
-
Simulating Intraday Transactions in the Canadian Retail Batch System
Cette étude propose une méthode inédite pour simuler les transactions intrajournalières dans le système canadien de traitement par lots des paiements de détail lorsqu’il est impossible d’obtenir des données sur de telles transactions. La méthode de simulation a le potentiel de combler le manque de données détaillées quand on dispose uniquement de renseignements généraux agrégés. -
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. -
Core inflation over the COVID-19 pandemic
Nous évaluons l’utilité de plusieurs mesures de l’inflation fondamentale durant la pandémie de COVID-19. Nous constatons que l’IPC-tronq et l’IPC-méd ont été le baromètre le plus fiable de l’inflation sous-jacente. Si ces mesures ont fourni de bonnes indications, c’est parce qu’elles ne reposent pas sur des données historiques – une caractéristique particulièrement importante dans des circonstances inhabituelles. -
Cryptomonnaies: un placement viable? Détention et utilisation du bitcoin au Canada, 2016-2021
Nous faisons état de la connaissance du bitcoin et de la détention de cette cryptomonnaie de 2016 à 2021, à partir des enquêtes-omnibus sur le bitcoin de la Banque du Canada. Notre analyse aide aussi à comprendre le profil des nouveaux détenteurs arrivés durant la pandémie de COVID-19 et ce qui les distingue de ceux de longue date. -
12 octobre 2022
Cinq choses que nous avons apprises sur les détenteurs canadiens de bitcoins en 2021
Nous présentons les principaux résultats de l’enquête-omnibus sur le bitcoin de 2021, qui porte sur la connaissance et la détention de ce cryptoactif au sein de la population canadienne. La plupart des Canadiens ont entendu parler du bitcoin, qui reste surtout utilisé à des fins de placement. La détention de bitcoins a bondi en 2021, ce qui s’explique par l’augmentation de l’épargne durant la pandémie et la plus grande disponibilité de plateformes conviviales permettant d’acheter ce cryptoactif. -
Examining recent revisions to CPI-common
Les révisions exceptionnellement importantes de l’IPC-comm au cours des derniers mois sont motivées par les mouvements communs accrus entre les composantes de l’indice des prix à la consommation, dans un contexte de pressions inflationnistes généralisées. Grâce à ces révisions, l’IPC-comm est mieux harmonisé avec les deux autres mesures de l’inflation fondamentale privilégiées par la Banque du Canada. Il faut toutefois user de prudence dans l’interprétation des estimations en temps réel de l’IPC-comm dans la conjoncture actuelle. -
Forecasting Banks’ Corporate Loan Losses Under Stress: A New Corporate Default Model
Nous présentons un nouveau modèle de défaillance des entreprises, un des fondements de l’infrastructure de la Banque du Canada permettant de soumettre les banques à des tests de résistance. Le modèle est utilisé pour prévoir les pertes sur prêts aux entreprises que le secteur bancaire canadien est susceptible de subir en période de tension. -
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.