Communicating Inflation Uncertainty and Household Expectations Document de travail du personnel 2023-63 Olena Kostyshyna, Luba Petersen Cette étude examine la valeur d’une communication directe avec les ménages au sujet de l’inflation et de l’incertitude entourant les statistiques sur l’inflation. Toute information sur l’inflation permet de gérer immédiatement les attentes, mais l’information sur les perspectives est plus efficace et plus pertinente que celle sur la tenue récente de l’inflation et les cibles de la Banque. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Cibles en matière d'inflation, Communications sur la politique monétaire, Crédibilité, Incertitude et politique monétaire, Inflation et prix, Recherches menées par les banques centrales Code(s) JEL : C, C9, C93, D, D8, D84, E, E5, E59, E7
Predictive Density Combination Using a Tree-Based Synthesis Function Document de travail du personnel 2023-61 Tony Chernis, Niko Hauzenberger, Florian Huber, Gary Koop, James Mitchell Cette étude s’intéresse aux combinaisons non paramétriques de prévisions par densité de probabilités. Nous présentons une méthode basée sur des arbres de régression qui permet de varier la pondération des combinaisons selon les caractéristiques des densités, les tendances temporelles ou les indicateurs économiques. Dans le cadre de deux exercices empiriques, nous montrons les avantages de cette méthode sur le plan de l’amélioration de l’exactitude et de l’interprétabilité des prévisions. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C1, C11, C3, C32, C5, C53
Climate-Related Flood Risk to Residential Lending Portfolios in Canada Document d’analyse du personnel 2023-33 Craig Johnston, Geneviève Vallée, Hossein Hosseini, Brett Lindsay, Miguel Molico, Marie-Christine Tremblay, Aidan Witts Ce document présente une analyse des risques financiers potentiels résultant d’inondations réelles et projetées causées par des événements météorologiques extrêmes au Canada. Nous concentrons notre attention sur les portefeuilles de prêts garantis par des biens immobiliers résidentiels que détiennent les institutions financières canadiennes, puisque ces portefeuilles constituent une part importante de leur bilan et que les biens fournis en garantie, étant immobiles, sont sujets aux événements météorologiques extrêmes découlant des changements climatiques. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Changements climatiques, Gestion du risque de crédit, Institutions financières, Méthodes économétriques et statistiques, Recherches menées par les banques centrales, Stabilité financière Code(s) JEL : C, C8, C81, G, G2, G21, Q, Q5, Q54
Understanding the Systemic Implications of Climate Transition Risk: Applying a Framework Using Canadian Financial System Data Document d’analyse du personnel 2023-32 Gabriel Bruneau, Javier Ojea Ferreiro, Andrew Plummer, Marie-Christine Tremblay, Aidan Witts Dans cette étude, nous cherchons à en apprendre davantage sur la stabilité financière et le risque lié à la transition climatique. Nous créons un cadre méthodologique qui prend en compte les effets directs d’un choc perturbateur lié à la transition climatique ainsi que les répercussions indirectes – ou systémiques – de ces effets directs. Nous appliquons ce cadre en nous servant des données issues du système financier canadien. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Changements climatiques, Institutions financières, Marchés financiers, Modèles économiques, Stabilité financière Code(s) JEL : C, C6, C63, G, G0, G01, G1, G10, G2, G20, Q, Q5, Q54
Finding the balance—measuring risks to inflation and to GDP growth Note analytique du personnel 2023-18 Bruno Feunou, James Kyeong Au moyen de notre nouvel outil quantitatif, nous montrons comment les risques pesant sur les perspectives d’inflation et de croissance ont évolué au cours de 2023. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C58, E, E4, E44, G, G1, G17
Making It Real: Bringing Research Models into Central Bank Projections Document d’analyse du personnel 2023-29 Marc-André Gosselin, Sharon Kozicki La projection macroéconomique et l’analyse des risques jouent un rôle important dans la prise de décision des autorités monétaires. Les modèles font partie intégrante de ce processus. Cette étude décrit comment la Banque du Canada intègre les modèles utilisés en recherche pure et leurs apports dans l’environnement de projection des banques centrales. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Modèles économiques, Politique monétaire Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C51, E, E3, E37, E4, E47, E5, E52
Testing Collusion and Cooperation in Binary Choice Games Document de travail du personnel 2023-58 Erhao Xie Cette étude s’intéresse à l’implication vérifiable des comportements collusoires ou coopératifs des joueurs dans un jeu de choix binaire en situation d’information parfaite. J’illustre la mise en œuvre du test en réexaminant le jeu d’entrée entre Walmart et Kmart étudié par Jia (2008). Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Structure de marché et établissement des prix Code(s) JEL : C, C5, C57, L, L1, L13
Machine learning for economics research: when, what and how Note analytique du personnel 2023-16 Ajit Desai Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques, Recherches menées par les banques centrales Code(s) JEL : A, A1, A10, B, B2, B23, C, C4, C45, C5, C55
Identifying Nascent High-Growth Firms Using Machine Learning Document de travail du personnel 2023-53 Stephanie Houle, Ryan Macdonald Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Dynamique des entreprises, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C55, C8, C81, L, L2, L25
A Blueprint for the Fourth Generation of Bank of Canada Projection and Policy Analysis Models Document d’analyse du personnel 2023-23 Donald Coletti La quatrième génération de modèles utilisés par la Banque du Canada pour effectuer des projections et des analyses est destinée à approfondir notre compréhension de la dynamique de l’inflation, de l’offre au sein de l’économie et des risques sous-jacents auxquels sont confrontés les décideurs publics, causés par l’incertitude qui entoure le fonctionnement de l’économie. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Incertitude et politique monétaire, Inflation et prix, Marchés du travail, Modèles économiques Code(s) JEL : C, C5, C50, C51, C52, C53, C54, C55