L’évolution des prix des matières premières produites au Canada revêt une grande importance pour la tenue de l’économie canadienne et la conduite de la politique monétaire.
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.
Les auteurs évaluent la capacité des modèles linéaires et non linéaires à reproduire les caractéristiques de l'évolution du PIB réel canadien en ayant recours à diverses mesures du cycle économique.
