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La présente étude montre que l’approche couramment employée pour estimer l’incidence des variations du taux de change sur les exportations totales, qui se base sur des régressions du taux de change effectif réel (TCER), implique des estimations biaisées des élasticités sous-jacentes. Nous proposons une nouvelle spécification reposant sur des régressions agrégées qui est compatible avec une dérivation des flux commerciaux bilatéraux par le modèle de gravité.

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.

Nous utilisons un modèle élaboré récemment et des microdonnées sur les prêts individuels pour décomposer les mouvements sur le marché de la revente depuis 2015. Nous constatons que les facteurs fondamentaux, notamment l’accessibilité au logement et l’emploi à temps plein, ont fait contrepoids aux ventes de maisons existantes pendant la période visée par notre étude.

Dans cette étude, je mets au point et estime un modèle d’investissement en capital fixe par des entreprises faisant face à des contraintes d’emprunt.

Étant donné que la Chine compte pour environ la moitié de la consommation mondiale de cuivre, il est raisonnable de penser qu’une variation importante de la consommation chinoise aura un impact sur le marché mondial de ce métal.

Cette étude lève le postulat d’équilibre de Nash bayésien habituellement imposé dans les jeux empiriques avec choix discrets en information incomplète. Au lieu de supposer que les joueurs ont des attentes non biaisées (parfaites), mon modèle traite les croyances d’un joueur à l’égard du comportement des autres joueurs comme une fonction inconnue sans contrainte. Je cherche à identifier conjointement les fonctions de croyances et de gains.

Le présent rapport technique décrit les méthodes d’échantillonnage, de pondération et d’estimation de la variance qui ont été appliquées à l’enquête de la Banque du Canada sur les modes de paiement menée en 2017. Dans le cadre d’un échantillonnage non probabiliste reposant sur des quotas, nous mettons en oeuvre la méthode itérative du quotient pour obtenir les poids de l’échantillon, en l’appliquant aux poids stratifiés a posteriori et corrigés non-paramétriquement pour la non-réponse.

Le poids des ventes de logements existants dans l’économie canadienne a augmenté ces dernières années, et la variation autour de cette tendance a eu pour conséquence que ces ventes ont contribué de manière démesurée aux mouvements du produit intérieur brut (PIB) réel. Dans ce contexte, nous utilisons des techniques de cointégration pour estimer, dans les provinces canadiennes, le niveau de l’activité de revente qui est soutenue par des facteurs fondamentaux – notamment l’emploi à temps plein, l’accessibilité à la propriété et les flux migratoires –, ce qui nous aide à faire abstraction de la volatilité.

La Banque du Canada recourt abondamment aux données mensuelles sur le produit intérieur brut (PIB) réel par branche d’activité afin d’asseoir sa surveillance de l’activité économique et d’en faire usage dans ses outils de prévision pour la période courante. Cela en fait l’une des plus importantes séries chronologiques de haute fréquence pour effectuer des prévisions dans l’immédiat concernant l’économie canadienne.

Comment les chocs des prix mondiaux du pétrole se propagent-ils à l’économie canadienne? Au vu de la diversité du tissu économique des régions du pays, nous avons cherché à mieux comprendre l’incidence des chocs des prix du pétrole sur les marchés du logement et les économies régionales. Nous montrons qu’il est faux de croire que les chocs des prix du pétrole n’ont d’importance que pour les régions riches en pétrole.