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Les indicateurs officiels du marché du travail chinois sont considérés comme problématiques, en raison de leurs faibles fluctuations cycliques et du fait qu’ils ne rendent compte qu’en partie de la population active. Nous établissons un indice mensuel des conditions du marché du travail pour la Chine en recourant à l’analyse textuelle de journaux en chinois publiés sur le continent de 2003 à 2017.
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Comme au niveau national, les sources de données disponibles sur les salaires horaires dans les provinces canadiennes envoient parfois des signaux contradictoires quant à leur croissance. La présente note comporte donc deux objectifs : d’abord, nous concevons une mesure commune des salaires provinciaux (salaires-comm), qui rend mieux compte des pressions sous-jacentes exercées sur les salaires et qui reflète la tendance pour l’ensemble des sources de données.
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15 août 2013
Les auteurs évaluent si la combinaison de prévisions du PIB réel issues de différents modèles permet d’améliorer le pouvoir prédictif et examinent quelles méthodes de combinaison donnent les meilleurs résultats. Conformément aux travaux antérieurs, ils concluent que les prévisions combinées sont habituellement plus précises que celles tirées de divers modèles de référence pris individuellement. À l’encontre des données de plusieurs études, ils constatent néanmoins que l’attribution aux modèles de pondérations non uniformes, déterminées en fonction de la qualité des prévisions passées de ceux-ci, a en général pour effet d’accroître le pouvoir prédictif lorsque les prévisions diffèrent sensiblement d’un modèle à l’autre.
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Nous construisons un modèle de cycle économique standard auquel nous intégrons les travaux ménagers, et que nous étalonnons en fonction de données sur l’emploi du temps, afin d’assujettir aux données la complémentarité entre la consommation et les heures travaillées et d’établir le lien entre le degré de cette complémentarité et la taille des multiplicateurs budgétaires.
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Les auteurs évaluent l'incidence qu'a sur l'hypothèse de Balassa-Samuelson une variante moderne du modèle de référence qui autorise une différenciation des produits (au sein des secteurs des biens échangeables et non échangeables) et une détermination exogène ou endogène du nombre d'entreprises.
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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.
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Dans les modèles courants, les émissions de CO2 augmentent ou diminuent avec la production globale. Cette relation peut cependant être brisée par plusieurs facteurs, dont les gains d’efficacité énergétique et la transition à des sources d’énergie plus propres. Nous évaluons ces facteurs à partir de données américaines et constatons que les changements touchant l’efficacité énergétique des biens de consommation expliquent une part importante des fluctuations des émissions de CO2. Ce constat implique aussi que les modèles qui ne tiennent pas compte de l’efficacité énergétique surestiment probablement l’arbitrage à court terme entre la protection de l’environnement et la performance économique.
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Le marché canadien des pensions à un jour montre continuellement des signes que des pressions latentes en matière de liquidités de financement s’y exercent vers la fin du mois. Une hausse du taux des opérations de pension à un jour et une augmentation des liquidités octroyées par la Banque du Canada sont généralement observées durant cette période.
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Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants.
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Nous présentons un nouveau cadre qui facilite la modélisation de la structure par terme des taux d’intérêt en tenant compte à la fois des taux d’intérêt positifs et des dynamiques flexibles associées aux séries chronologiques.