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Le modèle d'équilibre général dynamique et stochastique (EGDS) généralement employé dans l'analyse de la politique monétaire est conçu de manière à rendre compte des fluctuations économiques dans une logique d'optimisation. Il est courant de log-linéariser le modèle et d'en exprimer les variables en écart par rapport à la situation d'équilibre.

À l'aide de techniques bayésiennes, les auteurs estiment le modèle d'une petite économie ouverte au sein de laquelle le pouvoir d'emprunt des consommateurs est limité par la valeur de leur patrimoine immobilier. L'étude vise à quantifier le rôle joué par les emprunts des ménages adossés à des actifs réels dans le cycle économique au Canada.

L’estimation d’un modèle de régression quantile peut nécessiter des calculs considérables, tout particulièrement si ce modèle s’appuie sur un grand ensemble de données. Une approximation gaussienne est ici proposée (couplage quantile) comme méthode d’estimation.

Nous étudions comment l’interaction entre le pouvoir de marché et la rigidité des prix nominaux influe sur la dynamique de l’inflation. Nous constatons que dans un contexte où les marchés sont concentrés, plus les prix sont rigides, moins les chocs de coûts se répercutent sur les prix affichés par les entreprises. Ce résultat implique une pente plus basse de la courbe de Phillips des nouveaux keynésiens.

La présente étude apporte une contribution d'ordre quantitatif au débat entourant le choix d'une cible formulée en fonction du taux d'inflation ou du niveau des prix. On y examine le cas d'une banque centrale qui peut poursuivre soit une cible d'inflation, soit une cible de niveau des prix afin de minimiser une fonction de perte quadratique dans le cadre du modèle que la Banque du Canada utilise en pratique pour l'élaboration de ses projections (TOTEM).

Kryvtsov et Midrigan (2008) ont étudié le comportement des stocks dans une économie où il est coûteux de modifier les prix, où la passation de commandes est assortie de coûts fixes et où les entreprises peuvent rater des ventes. Cette fois, les auteurs transposent leur analyse dans un modèle plus évolué capable de rendre compte au plus près de la dynamique du cycle de l'économie américaine.

Un cadre de régression novateur permettant d’éviter l’optimisation numérique est proposé pour l’estimation de modèles dynamiques gaussiens de la structure par terme des taux d’intérêt.

En se fondant sur un ensemble de données de panel relatif à 613 entreprises canadiennes et allant de 1998 à 2005, les auteurs examinent comment le fait qu'une entreprise soit la propriété d'une famille influe sur sa rentabilité et la structure de son capital.

Dans les analyses historiques, on associe généralement les crises financières aux périodes d'expansion du crédit et aux déséquilibres de prix sur le marché des actifs. Par conséquent, un groupe de variables réunissant à la fois des mesures du crédit et du prix des actifs pourrait-il servir à prévoir les crises?

Dans les systèmes bancaires complexes et interconnectés, le risque de contrepartie ne dépend pas uniquement du risque de la contrepartie immédiate, mais aussi du risque d’autres agents dans le réseau d’expositions.