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186 résultats

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Payment Coordination and Liquidity Efficiency in the New Canadian Wholesale Payments System

Document d’analyse du personnel 2022-3 Francisco Rivadeneyra, Nellie Zhang
Nous étudions l’incidence du mécanisme de règlement choisi par la Banque du Canada pour le système Lynx sur les comportements des participants, l’utilisation des liquidités, les retards de paiement et l’efficacité opérationnelle globale du nouveau système.

Assessing Climate-Related Financial Risk: Guide to Implementation of Methods

La Banque du Canada et le Bureau du surintendant des institutions financières ont réalisé un projet pilote sur des scénarios de transition climatique afin d’évaluer les risques de crédit et de marché liés aux changements climatiques. Ce rapport décrit les méthodes utilisées pour le projet et propose des orientations concernant leur mise en œuvre.

Business Closures and (Re)Openings in Real Time Using Google Places

La pandémie de COVID-19 a fait ressortir le besoin pour les décideurs de suivre au plus près les perturbations dans les secteurs de la vente au détail et de la restauration. Nous présentons une nouvelle méthode pour mesurer les taux d’ouverture et fermeture d’entreprises en utilisant des données en temps réel de Google Places, la base de données sur laquelle repose Google Maps.
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