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186 résultats

Estimating Policy Functions in Payments Systems Using Reinforcement Learning

Document de travail du personnel 2021-7 Pablo S. Castro, Ajit Desai, Han Du, Rodney J. Garratt, Francisco Rivadeneyra
Nous montrons que les techniques d’apprentissage par renforcement permettent d’estimer les fonctions de réaction optimale des banques qui participent aux systèmes de paiement de grande valeur – un jeu stratégique du monde réel caractérisé par des informations incomplètes.

Eggs in One Basket: Security and Convenience of Digital Currencies

Document de travail du personnel 2021-6 Charles M. Kahn, Francisco Rivadeneyra, Tsz-Nga Wong
Les monnaies numériques stockent les soldes disponibles au moyen d’adresses électroniques anonymes. Cette étude analyse l’arbitrage qu’il y a lieu de faire entre la sûreté et la commodité de regrouper des soldes dans des adresses, dans des portefeuilles électroniques et à la banque.

(Optimal) Monetary Policy with and without Debt

Document de travail du personnel 2021-5 Boris Chafwehé, Rigas Oikonomou, Romanos Priftis, Lukas Vogel
Comment la politique devrait-elle être conçue dans un contexte de niveaux d’endettement élevés, où les autorités budgétaires ont peu de marge de manœuvre pour ajuster les taux d’imposition? Une autorité monétaire qui doit jouer un rôle afin d’assurer la viabilité de la dette réussit moins bien à stabiliser l’inflation et l’écart de production.

Chinese Monetary Policy and Text Analytics: Connecting Words and Deeds

Document de travail du personnel 2021-3 Jeannine Bailliu, Xinfen Han, Barbara Sadaba, Mark Kruger
Quels sont les facteurs déterminants de la fonction de réaction de la politique monétaire propre à la Banque populaire de Chine?

Implementation and Effectiveness of Extended Monetary Policy Tools: Lessons from the Literature

Document d’analyse du personnel 2020-16 Grahame Johnson, Sharon Kozicki, Romanos Priftis, Lena Suchanek, Jonathan Witmer, Jing Yang
Ce document d’analyse fait la synthèse d’études portant sur les résultats de divers outils de politique monétaire adoptés alors que l’instrument traditionnel, le taux directeur, était contraint par sa valeur plancher. Nous soulignons les problèmes qui peuvent survenir lorsque ces outils sont utilisés par les banques centrales de petites économies ouvertes.

2020 US Neutral Rate Assessment

Cette étude présente l’évaluation actuelle, par le personnel de la Banque du Canada, du taux neutre aux États-Unis, ainsi qu’un nouvel ensemble de modèles sur lesquels repose cette évaluation. La Banque estime globalement que ce taux se situe en ce moment dans une fourchette allant de 1,75 à 2,75 %.

Optimal Quantitative Easing in a Monetary Union

Document de travail du personnel 2020-49 Serdar Kabaca, Renske Maas, Kostas Mavromatis, Romanos Priftis
Comment une banque centrale devrait-elle appliquer un programme d’assouplissement quantitatif au sein d’une union monétaire lorsque la taille des régions de cette union et les caractéristiques de leurs portefeuilles d’obligations sont différentes? Pour en arriver à une politique d’assouplissement quantitatif optimale, il serait souhaitable d’acheter davantage de titres auprès de la région dont le portefeuille subit de plus fortes frictions, plutôt que de privilégier la taille de chaque région.

Le taux neutre au Canada : mise à jour de 2020

Note analytique du personnel 2020-24 Dmitry Matveev, Julien McDonald-Guimond, Rodrigo Sekkel
Le taux d’intérêt neutre est important pour les banques centrales, car il aide à mesurer l’orientation de la politique monétaire. En nous fondant sur les plus récentes données, nous présentons des estimations actualisées du taux neutre canadien, dont les facteurs fondamentaux devraient être grandement touchés par la pandémie de COVID-19.

Liquidity Usage and Payment Delay Estimates of the New Canadian High Value Payments System

Document d’analyse du personnel 2020-9 Francisco Rivadeneyra, Nellie Zhang
Dans le cadre de la modernisation de son infrastructure de systèmes de paiement de base, le Canada remplacera le Système de transfert de paiements de grande valeur (STPGV) par un nouveau système à règlement brut en temps réel (RBTR) nommé Lynx. Une des questions cruciales pour les décideurs concerne la façon dont Lynx devrait être conçu.
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