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Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing

Nous élaborons un algorithme et l’exécutons sur un calculateur quantique à recuit simulé par l’intermédiaire d’un solveur hybride. L’objectif est de trouver la séquence des paiements en attente de règlement qui permet de réduire le montant de liquidités nécessaire dans le système sans faire augmenter cette attente de façon considérable.

CANVAS: A Canadian Behavioral Agent-Based Model

Document de travail du personnel 2022-51 Cars Hommes, Mario He, Sebastian Poledna, Melissa Siqueira, Yang Zhang
La série de modèles que la Banque du Canada utilise actuellement ne tient pas entièrement compte des effets de réseau sur l’intégration de l’hétérogénéité des ménages et des entreprises ainsi que de leurs comportements. Nous élaborons CANVAS, un modèle fondé sur les comportements d’agents au Canada, afin de contribuer à la prochaine génération de modèles de la Banque. CANVAS améliore les prévisions et accroît nos capacités d’analyse de scénarios basée sur des modèles.

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.

Dynamic Privacy Choices

Document de travail du personnel 2022-8 Shota Ichihashi
Les consommateurs se disent souvent inquiets du manque de protection de leurs renseignements personnels, mais ils donnent quand même beaucoup d’information aux plateformes numériques. Dans cette étude, l’auteur construit un modèle dynamique de collecte de données et de protection des renseignements personnels basé sur la théorie des jeux qui pourrait expliquer ce comportement.

Firm Inattention and the Efficacy of Monetary Policy: A Text-Based Approach

Document de travail du personnel 2022-3 Wenting Song, Samuel Stern
Dans quelle mesure les entreprises prêtent-elles attention aux nouvelles macroéconomiques? Deux faits se dégagent de notre nouvel indicateur fondé sur l’analyse de texte. D’abord, l’attention est polarisée. En général, soit les entreprises portent toujours attention aux conditions économiques, soit elles ne le font jamais. Ensuite, l’attention est contracyclique. En période de récession, les entreprises sont plus nombreuses à s’intéresser aux nouvelles macroéconomiques et elles les suivent aussi plus attentivement.

Bitcoin Adoption and Beliefs in Canada

Document de travail du personnel 2021-60 Daniela Balutel, Christopher Henry, Jorge Vásquez, Marcel Voia
À partir d’un modèle économique et de données d’enquête de la Banque du Canada, nous étudions les facteurs influençant l’adoption du bitcoin au pays.

Measuring and Evaluating Strategic Communications at the Bank of Canada

Document d’analyse du personnel 2021-9 Annie Portelance
Le département des Communications de la Banque du Canada a élaboré un cadre pour quantifier et qualifier les activités de communication de la Banque et leurs résultats. En recourant à la mesure et à l’évaluation de données, le département peut estimer l’incidence des communications de la Banque et la contribution du département à l’atteinte de l’ensemble des objectifs de l’institution.

How Long is Forever in the Laboratory? Three Implementations of an Infinite-Horizon Monetary Economy

Document de travail du personnel 2021-16 Janet Hua Jiang, Daniela Puzzello, Cathy Zhang
Les modèles monétaires standards opèrent sur un horizon infini auquel on applique un taux d’actualisation. Pour tester ces modèles en laboratoire, il faut mettre en place un jeu à horizon infini sur une période limitée. Nous comparons trois approches pour ce faire et discutons de leurs avantages respectifs.

Estimating Policy Functions in Payments Systems Using Reinforcement Learning

Document de travail du personnel 2021-7 Pablo S. Castro, Ajit Desai, Han Du, Rodney J. Garratt, Francisco Rivadeneyra
Nous montrons que les techniques d’apprentissage par renforcement permettent d’estimer les fonctions de réaction optimale des banques qui participent aux systèmes de paiement de grande valeur – un jeu stratégique du monde réel caractérisé par des informations incomplètes.

Strategic Uncertainty in Financial Markets: Evidence from a Consensus Pricing Service

Document de travail du personnel 2020-55 Lerby Ergun, Andreas Uthemann
Nous examinons le contenu informationnel de l’évaluation des prix des marchés hors cote opaques fournie par les services d’agrégation. Nous montrons que les données publiques sur les prix informent avant tout les participants sur les estimations des autres participants, plutôt que sur la valeur d’un titre de placement.
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