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Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning

Document de travail du personnel 2022-29 Vladimir Skavysh, Sofia Priazhkina, Diego Guala, Thomas Bromley
À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique.

Unregulated Lending, Mortgage Regulations and Monetary Policy

Document de travail du personnel 2022-28 Ugochi Emenogu, Brian Peterson
Dans cette étude, nous évaluons l’efficacité des politiques macroprudentielles lorsqu’il y a des différences de réglementation d’un type de prêteurs hypothécaires à l’autre. Nous nous penchons sur le resserrement des conditions du crédit qui résulte des réglementations macroprudentielles et examinons dans quelle mesure celui-ci est contrebalancé par un déplacement de la demande de crédit vers les prêteurs non réglementés. Nous étudions également l’incidence d’un resserrement de la politique monétaire quand certains prêteurs ne sont soumis à aucune réglementation.

Élargir la compensation centrale sur le marché canadien des titres à revenu fixe : avantages potentiels de la compensation des positions du bilan

Nous examinons si un élargissement de la compensation centrale renforcerait la résilience du marché canadien des titres à revenu fixe. Nous évaluons pour cela les avantages que pourrait apporter la compensation des positions du bilan dans des situations où la compensation centrale est élargie à de nouveaux participants.
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