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Volatility and Liquidity Costs

Document de travail du personnel 2013-29 Selma Chaker
Les prix des actifs observés à haute fréquence sont « contaminés » par des coûts de liquidité ou du bruit en raison de la présence d’effets de microstructure. S’inspirant de la littérature qui étudie la microstructure des marchés, l’auteure met au point un nouvel estimateur qui permet de modéliser explicitement le bruit à partir de ces données et de l’éliminer des rendements observés de l’actif avant d’estimer leur variance.

Forecasting the Real Price of Oil in a Changing World: A Forecast Combination Approach

Document de travail du personnel 2013-28 Christiane Baumeister, Lutz Kilian
L’Energy Information Administration des États-Unis publie périodiquement des prévisions à court terme du prix du pétrole brut.

Analyzing Fiscal Sustainability

Document de travail du personnel 2013-27 Eric M. Leeper, Huixin Bi
Les auteurs étudient les implications de la politique budgétaire pour le risque souverain au moyen d’un modèle qui détermine la limite budgétaire d’un pays, c’est-à-dire le point à partir duquel il n’est plus possible, pour des raisons économiques ou politiques, de stabiliser la dette publique en rajustant les impôts et les dépenses.

Uncertain Fiscal Consolidations

Document de travail du personnel 2013-26 Huixin Bi, Eric M. Leeper, Campbell Leith
L’étude explore les conséquences macroéconomiques de programmes d’assainissement budgétaire dont on ne connaît avec certitude ni le calendrier, ni la composition (l’État haussera-t-il les impôts ou réduira-t-il ses dépenses?).

Are Product Spreads Useful for Forecasting? An Empirical Evaluation of the Verleger Hypothesis

Document de travail du personnel 2013-25 Christiane Baumeister, Lutz Kilian, Xiaoqing Zhou
Malgré le nouvel intérêt dont a bénéficié ces dernières années la recherche sur la prévision hors échantillon des cours pétroliers, une méthode de projection importante des prix réels de l’or noir reste peu étudiée.
15 août 2013

CSI : un modèle de suivi de la croissance à court terme du PIB réel du Canada

Le modèle CSI (pour Canada’s Short-Term Indicator) est un nouveau modèle qui permet d’actualiser quotidiennement, à partir du contenu informatif de 32 indicateurs, les prévisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel. Il offre un outil de prévision à court terme capable d’exploiter d’importants volumes de données sans faire intervenir le jugement humain. Si l’exactitude des prévisions qu’il produit en début de trimestre laisse à désirer, il gagne beaucoup en précision à mesure qu’augmente la quantité d’informations. CSI est le dernier-né du large éventail de modèles et de sources d’information que la Banque utilise et soupèse pour établir ses prévisions à court terme.
15 août 2013

L’exactitude des combinaisons de prévisions à court terme

Les auteurs évaluent si la combinaison de prévisions du PIB réel issues de différents modèles permet d’améliorer le pouvoir prédictif et examinent quelles méthodes de combinaison donnent les meilleurs résultats. Conformément aux travaux antérieurs, ils concluent que les prévisions combinées sont habituellement plus précises que celles tirées de divers modèles de référence pris individuellement. À l’encontre des données de plusieurs études, ils constatent néanmoins que l’attribution aux modèles de pondérations non uniformes, déterminées en fonction de la qualité des prévisions passées de ceux-ci, a en général pour effet d’accroître le pouvoir prédictif lorsque les prévisions diffèrent sensiblement d’un modèle à l’autre.
15 août 2013

Le suivi des perspectives économiques à court terme des économies étrangères

La Banque du Canada emploie plusieurs modèles de prévision à court terme pour suivre l’évolution des grandes économies étrangères que sont les États-Unis, la zone euro, le Japon et la Chine. La conception des modèles prévisionnels relatifs à chacune de ces régions est influencée par le niveau de détail requis ainsi que par la rapidité de diffusion et la volatilité des données. Les prévisions générées par différents modèles sont habituellement combinées de manière à réduire l’incertitude liée à la modélisation, et le jugement des experts est mis à contribution pour y intégrer l’information qui n’apparaît pas directement dans les plus récents indicateurs.
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