Finding the balance—measuring risks to inflation and to GDP growth
Au moyen de notre nouvel outil quantitatif, nous montrons comment les risques pesant sur les perspectives d’inflation et de croissance ont évolué au cours de 2023.
G17 - Prévision et simulation financière
-
-
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. -
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. -
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. -
The potential effect of a central bank digital currency on deposit funding in Canada
Une monnaie numérique de banque centrale de détail libellée en dollars canadiens pourrait, en théorie, susciter une concurrence quant au financement des banques par les dépôts. -
A Counterfactual Valuation of the Stock Index as a Predictor of Crashes
Comme les facteurs fondamentaux du marché boursier ne semblent pas permettre d’effectuer des prédictions significatives des rendements à court terme, nous nous intéressons plutôt, dans cette étude, aux importants risques à la baisse (risques de krach). -
Early Warning of Financial Stress Events: A Credit-Regime-Switching Approach
Nous proposons un modèle d’alerte précoce visant à prévoir la probabilité que survienne un épisode de tensions financières à un moment futur et examinons si le crédit joue un rôle important dans le modèle en tant que facteur de propagation non linéaire des chocs. -
Predicting Financial Stress Events: A Signal Extraction Approach
Les auteurs proposent un système d’alerte avancée visant à déterminer la probabilité de survenue d’un épisode de tension financière à un moment donné. Pour ce faire, ils s’appuient sur le modèle de détection des signaux élaboré par Kaminsky, Lizondo et Reinhart (1998), qui leur permet de surveiller l’évolution de plusieurs indicateurs économiques susceptibles d’afficher un comportement inhabituel dans les périodes précédant un épisode de tension financière. -
A Semiparametric Early Warning Model of Financial Stress Events
Les auteurs s’appuient sur l’indice de tension financière créé par le Fonds monétaire international afin de prévoir le risque de matérialisation de tensions financières dans cinq pays développés : l’Allemagne, le Canada, les États-Unis, la France et le Royaume-Uni. -
Jump-Diffusion Long-Run Risks Models, Variance Risk Premium and Volatility Dynamics
L’auteur calibre une classe de modèles de diffusion avec sauts et risques de long terme, afin d’évaluer leur aptitude à générer les primes de risque sur actions et de risque de variance observées dans les marchés financiers américains et des dynamiques des volatilités réalisée et risque-neutre reflétant la réalité.