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Quantile VARs and Macroeconomic Risk Forecasting

Document de travail du personnel 2025-4 Stéphane Surprenant
Cette étude présente une évaluation exhaustive de la qualité des prévisions des risques macroéconomiques produites par un modèle vectoriel autorégressif quantile (QVAR). En général, celui-ci donne de meilleurs résultats que les modèles de référence standards. Des résultats de qualité équivalente sont également obtenus lorsqu’il est enrichi de facteurs. Nous concluons donc que le modèle QVAR et ses versions enrichies constituent tous des outils adéquats pour modéliser les risques macroéconomiques.

Tech Reluctance: Fostering Empathy for Canadians Facing Challenges with Digital Systems

Document d’analyse du personnel 2025-2 Sebastian Hernandez, Helena Wang, Badr Omrane, Vera Roberts, David Pereyra
Nous constatons que les personnes qui ont besoin d’aide pour effectuer des opérations bancaires ou qui hésitent à adopter de nouvelles technologies évitent les systèmes de paiement numérique lorsqu’elles s’attendent à ce qu’ils manquent d’utilisabilité. Pour aider à améliorer les interactions des utilisatrices et utilisateurs et renforcer leur confiance, il faut appliquer des pratiques standard d’accessibilité, offrir une assistance en direct et concevoir une interface réfléchie.

Differentiable, Filter Free Bayesian Estimation of DSGE Models Using Mixture Density Networks

Document de travail du personnel 2025-3 Chris Naubert
J’élabore une méthode d’estimation bayésienne pour les modèles macroéconomiques non linéaires résolus globalement. Cette méthode utilise un réseau de densité de mélange comme approximation de la distribution des états initiaux. Le réseau de densité de mélange augmente la fiabilité de l’inférence postérieure, par rapport à une situation où les états initiaux sont paramétrés à leurs valeurs de régime permanent.
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