Rechercher

Types de contenu

Sujets

Codes JEL

Endroits

Départements

Auteurs

Sources

États

Publié après

Publié avant

130 résultats

From LVTS to Lynx: Quantitative Assessment of Payment System Transition

Document de travail du personnel 2023-24 Ajit Desai, Zhentong Lu, Hiru Rodrigo, Jacob Sharples, Phoebe Tian, Nellie Zhang
Nous évaluons de façon quantitative les changements observés dans le comportement des participants à l’égard des paiements par suite de l’adoption de Lynx, le nouveau système de paiement de gros du Canada. Selon notre analyse, le mécanisme d’économie des liquidités de Lynx favorise la mise en commun des liquidités et l’envoi rapide des demandes de paiement, ce qui améliore l’efficience pour les participants mais entraîne des délais de paiement un peu plus longs.

Core inflation over the COVID-19 pandemic

Note analytique du personnel 2022-17 Mikael Khan, Elyse Sullivan
Nous évaluons l’utilité de plusieurs mesures de l’inflation fondamentale durant la pandémie de COVID-19. Nous constatons que l’IPC-tronq et l’IPC-méd ont été le baromètre le plus fiable de l’inflation sous-jacente. Si ces mesures ont fourni de bonnes indications, c’est parce qu’elles ne reposent pas sur des données historiques – une caractéristique particulièrement importante dans des circonstances inhabituelles.

Cryptomonnaies: un placement viable? Détention et utilisation du bitcoin au Canada, 2016-2021

Document de travail du personnel 2022-44 Daniela Balutel, Walter Engert, Christopher Henry, Kim Huynh, Marcel Voia
Nous faisons état de la connaissance du bitcoin et de la détention de cette cryptomonnaie de 2016 à 2021, à partir des enquêtes-omnibus sur le bitcoin de la Banque du Canada. Notre analyse aide aussi à comprendre le profil des nouveaux détenteurs arrivés durant la pandémie de COVID-19 et ce qui les distingue de ceux de longue date. 
12 octobre 2022

Cinq choses que nous avons apprises sur les détenteurs canadiens de bitcoins en 2021

Nous présentons les principaux résultats de l’enquête-omnibus sur le bitcoin de 2021, qui porte sur la connaissance et la détention de ce cryptoactif au sein de la population canadienne. La plupart des Canadiens ont entendu parler du bitcoin, qui reste surtout utilisé à des fins de placement. La détention de bitcoins a bondi en 2021, ce qui s’explique par l’augmentation de l’épargne durant la pandémie et la plus grande disponibilité de plateformes conviviales permettant d’acheter ce cryptoactif.
Type(s) de contenu : Publications, Articles du portail sur le système financier Code(s) JEL : C, C1, C12, E, E4, O, O5, O51

Examining recent revisions to CPI-common

Note analytique du personnel 2022-15 Elyse Sullivan
Les révisions exceptionnellement importantes de l’IPC-comm au cours des derniers mois sont motivées par les mouvements communs accrus entre les composantes de l’indice des prix à la consommation, dans un contexte de pressions inflationnistes généralisées. Grâce à ces révisions, l’IPC-comm est mieux harmonisé avec les deux autres mesures de l’inflation fondamentale privilégiées par la Banque du Canada. Il faut toutefois user de prudence dans l’interprétation des estimations en temps réel de l’IPC-comm dans la conjoncture actuelle.

Behavioral Learning Equilibria in New Keynesian Models

Document de travail du personnel 2022-42 Cars Hommes, Kostas Mavromatis, Tolga Özden, Mei Zhu
Nous introduisons un équilibre basé sur l’apprentissage des comportements dans les modèles DSEG avec des agents dotés d’une rationalité limitée qui utilisent des règles d’anticipation autorégressives de premier ordre simples mais optimales. Le modèle DSEG de Smets-Wouters avec équilibre basé sur l’apprentissage est estimé et présente une bonne adéquation avec les anticipations tirées des enquêtes sur l’inflation. Pour ce qui est de l’application empirique à la politique monétaire, nous montrons que l’apprentissage nécessite un degré plus faible de lissage des taux d’intérêt.

Calculating Effective Degrees of Freedom for Forecast Combinations and Ensemble Models

Document d’analyse du personnel 2022-19 James Younker
Dans cette étude, l’auteur s’attache à calculer les degrés de liberté effectifs d’une combinaison de prévisions en fonction d’un ensemble de conditions générales applicables aux modèles linéaires. Le calcul des degrés de liberté effectifs montre que le coût de complexité d’une combinaison de prévisions dépend des paramètres du système de pondération et de la moyenne pondérée des paramètres dans les modèles auxiliaires.

Cash, COVID-19 and the Prospects for a Canadian Digital Dollar

Document d’analyse du personnel 2022-17 Walter Engert, Kim Huynh
Nous présentons une analyse des tendances relatives à l’usage de l’argent comptant au Canada avant et durant la pandémie de COVID-19. Nous explorons également les deux scénarios possibles concernant l’émission d’une monnaie numérique de banque centrale ou d’un dollar canadien numérique : le passage à une économie sans argent comptant ou l’adoption généralisée d’une autre monnaie numérique au Canada. Enfin, nous discutons de l’expérience canadienne en ce qui a trait au maintien de l’argent comptant comme mode de paiement et instrument de réserve de valeur à la fois efficace et accessible.

Comparison of Bayesian and Sample Theory Parametric and Semiparametric Binary Response Models

Document de travail du personnel 2022-31 Xiangjin Shen, Iskander Karibzhanov, Hiroki Tsurumi, Shiliang Li
À l’aide de calculs sur processeur graphique, nous comparons un modèle bayésien semi-paramétrique avec un modèle d’échantillonnage semi-paramétrique. Nos résultats montrent qu’une bande passante optimale n’est pas supérieure à une bande passante normale pour les modèles semi-paramétriques à variables binaires.

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.
Aller à la page