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Estimating Policy Functions in Payments Systems Using Reinforcement Learning

Document de travail du personnel 2021-7 Pablo S. Castro, Ajit Desai, Han Du, Rodney J. Garratt, Francisco Rivadeneyra
Nous montrons que les techniques d’apprentissage par renforcement permettent d’estimer les fonctions de réaction optimale des banques qui participent aux systèmes de paiement de grande valeur – un jeu stratégique du monde réel caractérisé par des informations incomplètes.

Eggs in One Basket: Security and Convenience of Digital Currencies

Document de travail du personnel 2021-6 Charles M. Kahn, Francisco Rivadeneyra, Tsz-Nga Wong
Les monnaies numériques stockent les soldes disponibles au moyen d’adresses électroniques anonymes. Cette étude analyse l’arbitrage qu’il y a lieu de faire entre la sûreté et la commodité de regrouper des soldes dans des adresses, dans des portefeuilles électroniques et à la banque.

(Optimal) Monetary Policy with and without Debt

Document de travail du personnel 2021-5 Boris Chafwehé, Rigas Oikonomou, Romanos Priftis, Lukas Vogel
Comment la politique devrait-elle être conçue dans un contexte de niveaux d’endettement élevés, où les autorités budgétaires ont peu de marge de manœuvre pour ajuster les taux d’imposition? Une autorité monétaire qui doit jouer un rôle afin d’assurer la viabilité de la dette réussit moins bien à stabiliser l’inflation et l’écart de production.
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