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ToTEM II: An Updated Version of the Bank of Canada’s Quarterly Projection Model

Ce rapport fournit une description technique détaillée de TOTEM II, la nouvelle version du modèle de projection trimestrielle que la Banque du Canada a commencé à utiliser en juin 2011, en remplacement de TOTEM (Murchison et Rennison, 2006).

The Common Component of CPI: An Alternative Measure of Underlying Inflation for Canada

Document de travail du personnel 2013-35 Louis Morel, Mikael Khan, Patrick Sabourin
Les auteurs proposent une mesure de l’inflation sous-jacente au Canada qu’ils obtiennent en estimant, à partir de données mensuelles, un modèle factoriel des variations des composantes individuelles de l’indice des prix à la consommation (IPC).

The Safety of Government Debt

Document de travail du personnel 2013-34 Kartik Anand, Prasanna Gai
Les auteurs examinent la sécurité des obligations d’État en situation d’incertitude knightienne sur les marchés financiers. Dans leur modèle, l’insensibilité des obligations d’État à l’information dépend des complémentarités stratégiques entre les contreparties et de la structure des rapports de négociation.

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?).
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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