Kerem Tuzcuoglu est directeur de la division d'analyse des risques systémiques au sein du département de la stabilité financière. Il dirige une équipe chargée d'élaborer des modèles et des indicateurs permettant d'identifier et d'évaluer les risques systémiques du système financier canadien.
Kerem mène également des recherches axées sur l'économétrie appliquée, avec des applications dans les domaines de la finance, de la transmission de la politique monétaire et de l'économie internationale. Il a obtenu son doctorat en économie à l'université de Columbia.
Nous présentons un historique des événements liés à la politique macroprudentielle au Canada depuis les années 1980. Nous décrivons les effets à court terme des annonces de politique macroprudentielle sur les mesures du risque systémique fondées sur le marché. Nous constatons que la politique macroprudentielle peut influencer la perception du marché à l’égard de la résilience des grandes banques.
Nous prévoyons les récessions au Canada à partir d’un modèle probit autorégressif. Les résultats mettent en relief le pouvoir prédictif à court terme de l’activité économique aux États-Unis, et semblent montrer que les indicateurs financiers peuvent servir à prédire de manière fiable les récessions au Canada. En outre, par rapport à divers autres modèles probit proposés dans la littérature canadienne, le modèle suggéré améliore considérablement la capacité de prévision des récessions au Canada.
Cette étude examine la contribution de divers facteurs d’offre à l’inflation globale aux États-Unis depuis le début de la pandémie de COVID-19. Nous identifions six chocs d’offre à l’aide d’un modèle VAR structurel : chocs liés à l’offre de travail, à la productivité de la main d’œuvre, aux chaînes d’approvisionnement mondiales, au prix du pétrole, aux majorations de prix et aux hausses salariales.
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.
Cette étude traite des répercussions transfrontalières des politiques d’assouplissement quantitatif des grandes économies sur leurs partenaires commerciaux. Nous examinons les effets des politiques d’assouplissement quantitatif américaines sur le Canada, lorsque ces outils étaient employés activement durant la période où les taux étaient à la borne du zéro.
La modélisation et l’estimation de données discrètes persistantes peuvent s’avérer difficiles. Dans cette étude, nous utilisons un modèle probit autorégressif avec données de panel où l’autocorrélation de la variable discrète dépend de l’autocorrélation de la variable latente. Dans ce type de modèle non linéaire, l’autocorrélation d’une variable non observée entraîne une vraisemblance incalculable contenant des intégrales de haute dimension.
Le modèle macroéconomique d’amplification des risques (modèle RAMM) est un nouveau modèle dynamique non linéaire à deux pays qui rend compte de chocs négatifs rares, mais graves. Le modèle RAMM peut être utilisé pour évaluer les implications de scénarios de risques d’origine intérieure ou étrangère pour la stabilité financière.
