Risk Amplification Macro Model (RAMM) Rapport technique n° 123 Kerem Tuzcuoglu Le modèle macroéconomique d’amplification des risques (modèle RAMM) est un nouveau modèle dynamique non linéaire à deux pays qui rend compte de chocs négatifs rares, mais graves. Le modèle RAMM peut être utilisé pour évaluer les implications de scénarios de risques d’origine intérieure ou étrangère pour la stabilité financière. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Rapports techniques Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques, Stabilité financière, Transmission de la politique monétaire Code(s) JEL : C, C5, C51, E, E3, E37, E4, E44, F, F4, F44
Forecasting Banks’ Corporate Loan Losses Under Stress: A New Corporate Default Model Rapport technique n° 122 Gabriel Bruneau, Thibaut Duprey, Ruben Hipp Nous présentons un nouveau modèle de défaillance des entreprises, un des fondements de l’infrastructure de la Banque du Canada permettant de soumettre les banques à des tests de résistance. Le modèle est utilisé pour prévoir les pertes sur prêts aux entreprises que le secteur bancaire canadien est susceptible de subir en période de tension. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Rapports techniques Sujet(s) : Institutions financières, Modèles économiques, Réglementation et politiques relatives au système financier, Stabilité financière Code(s) JEL : C, C2, C22, C5, C52, C53, G, G1, G17, G2, G21, G28
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. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C0, C01, C02, C1, C13, C5, C50, C51, C52, C53
Sectoral Uncertainty Document de travail du personnel 2022-38 Efrem Castelnuovo, Kerem Tuzcuoglu, Luis Uzeda Nous proposons un nouveau cadre empirique qui permet de décomposer simultanément la variance conditionnelle des séries chronologiques de données économiques en deux facteurs : l’incertitude agrégée et l’incertitude sectorielle. Nous appliquons notre cadre à un ensemble de données désagrégées relatives à la production industrielle aux États-Unis. Nous constatons que les variations imprévues de l’incertitude liée aux biens durables sont des facteurs de ralentissement, tandis que les hausses inattendues de l’incertitude liée aux biens non durables ont une action expansionniste. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Incertitude et politique monétaire, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C51, C55, E, E3, E32, E4, E44
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. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Gestion du risque de crédit, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C1, C14, C3, C35, C5, C51, C6, C63, D, D1
Nonparametric Identification of Incomplete Information Discrete Games with Non-equilibrium Behaviors Document de travail du personnel 2022-22 Erhao Xie Cette étude écarte conjointement deux hypothèses formulées dans les travaux d’estimation des jeux, soit la restriction paramétrique des primitives du modèle et la restriction des comportements d’équilibre. Ainsi, elle identifie les primitives du jeu sans imposer ces deux hypothèses. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C57
Nowcasting Canadian GDP with Density Combinations Document d’analyse du personnel 2022-12 Tony Chernis, Taylor Webley Nous présentons un outil permettant d’établir des prévisions par densité de la croissance du PIB réel canadien pour la période en cours. Nous démontrons que les densités combinées sont un outil fiable permettant d’évaluer avec justesse la situation économique et les risques pesant sur les perspectives. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C52, C53, E, E3, E7
Historical Data on Repurchase Agreements from the Canadian Depository for Securities Rapport technique n° 121 Maxim Ralchenko, Adrian Walton Nous élaborons un algorithme capable d’extraire de l’information sur les opérations de pension à partir de données de règlement désagrégées pour générer un nouvel ensemble de données historiques servant à la recherche. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Rapports techniques Sujet(s) : Marchés financiers, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C55, C8, C81, G, G1, G10
Equilibrium in Two-Sided Markets for Payments: Consumer Awareness and the Welfare Cost of the Interchange Fee Document de travail du personnel 2022-15 Kim Huynh, Gradon Nicholls, Oleksandr Shcherbakov Nous élaborons et estimons un modèle structurel d’équilibre à deux volets dans un marché des paiements afin de quantifier les externalités de réseau et de répertorier les principaux déterminants des décisions des consommateurs et des commerçants. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Billets de banque, Méthodes économétriques et statistiques, Monnaies numériques et technologies financières, Services financiers Code(s) JEL : C, C5, C51, D, D1, D12, E, E4, E42, L, L1, L14
Macroeconomic Predictions Using Payments Data and Machine Learning Document de travail du personnel 2022-10 James Chapman, Ajit Desai Nous démontrons l’utilité des données des systèmes de paiement et des modèles d’apprentissage automatique pour les prévisions macroéconomiques et proposons un ensemble d’outils économétriques pour surmonter les défis qui leur sont associés. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques, Systèmes de compensation et de règlement des paiements Code(s) JEL : C, C5, C53, C55, E, E3, E37, E4, E42, E5, E52