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539 résultats

Low Response Rate from Merchants? Sample and Ask Consumers! An Application of Indirect Sampling Under a Consumer-Merchant Bipartite Network

Rapport technique n° 126 Heng Chen, Joy Wu
Nous appliquons la méthode d’échantillonnage indirect dans un réseau bipartite consommateurs-commerçants afin d’estimer l’acceptation des modes de paiement par les commerçants à l’aide d’un journal de paiements tenu par des consommateurs.

Estimating Discrete Choice Demand Models with Sparse Market-Product Shocks

Document de travail du personnel 2025-10 Zhentong Lu, Kenichi Shimizu
Nous proposons une approche novatrice pour estimer la demande des consommateurs pour des produits différenciés. Nous éliminons le besoin de variables instrumentales en supposant que les chocs de demande sont éparpillés. Nos applications empiriques montrent de façon convaincante qu’il y a un éparpillement des chocs dans des ensembles de données existants.

Canadian Bitcoin Ownership in 2023: Key Takeaways

Document d’analyse du personnel 2025-4 Daniela Balutel, Marie-Hélène Felt, Doina Rusu
L’enquête-omnibus sur le bitcoin est un outil important pour suivre l’évolution de la connaissance et de la détention des bitcoins et d’autres cryptoactifs par les Canadiens. Dans cette étude, nous présentons les faits saillants des données de l’enquête de 2023.

Estimating the inflation risk premium

Note analytique du personnel 2025-9 Bruno Feunou, Gitanjali Kumar
Existe-t-il un risque de désancrage des anticipations d’inflation à court terme? Nous estimons la prime de risque d’inflation à l’aide de modèles traditionnels d’évaluation des actifs pour répondre à cette question. Le risque de désancrage est élevé par rapport à celui de la période qui a précédé la pandémie de COVID-19, et il est plus élevé aux États-Unis qu’au Canada.

Crisis facilities as a source of public information

Note analytique du personnel 2025-7 Lerby Ergun
Pendant la crise qui a secoué les marchés financiers lors de la pandémie de COVID-19, les banques centrales ont instauré des programmes visant à maintenir la liquidité des marchés de financement essentiels. En plus de soutenir les prix de marché, ces programmes permettent de recueillir des données sur les opérations, qui éclairent sur les conditions de marché courantes. La publication d’informations sommaires qui sont dégagées de ces données permet aux participants aux marchés de mieux cerner les conditions qui prévalent et contribue à rétablir le bon fonctionnement des marchés.

Estimating the impacts on GDP of natural disasters in Canada

Note analytique du personnel 2025-5 Tatjana Dahlhaus, Thibaut Duprey, Craig Johnston
Les phénomènes météorologiques extrêmes contribuent à accentuer la volatilité de l’activité économique et des prix et brouillent l’évaluation des tendances économiques de fond. Dans cette optique, nous procédons à un examen en temps voulu de l’effet des catastrophes naturelles sur le produit intérieur brut (PIB) canadien.

Exploring the drivers of the real term premium in Canada

Note analytique du personnel 2025-3 Zabi Tarshi, Gitanjali Kumar
Les changements à la prime de terme nominale peuvent refléter l’incertitude entourant l’inflation, la croissance et la politique monétaire. Il importe que les banques centrales comprennent les principaux facteurs qui influencent la prime de terme nominale au moment de prendre des décisions de politique monétaire. Dans cet article, nous déduisons la prime de risque réel à partir de la prime de terme nominale au Canada.

Quantile VARs and Macroeconomic Risk Forecasting

Document de travail du personnel 2025-4 Stéphane Surprenant
Cette étude présente une évaluation exhaustive de la qualité des prévisions des risques macroéconomiques produites par un modèle vectoriel autorégressif quantile (QVAR). En général, celui-ci donne de meilleurs résultats que les modèles de référence standards. Des résultats de qualité équivalente sont également obtenus lorsqu’il est enrichi de facteurs. Nous concluons donc que le modèle QVAR et ses versions enrichies constituent tous des outils adéquats pour modéliser les risques macroéconomiques.

Tech Reluctance: Fostering Empathy for Canadians Facing Challenges with Digital Systems

Document d’analyse du personnel 2025-2 Sebastian Hernandez, Helena Wang, Badr Omrane, Vera Roberts, David Pereyra
Nous constatons que les personnes qui ont besoin d’aide pour effectuer des opérations bancaires ou qui hésitent à adopter de nouvelles technologies évitent les systèmes de paiement numérique lorsqu’elles s’attendent à ce qu’ils manquent d’utilisabilité. Pour aider à améliorer les interactions des utilisatrices et utilisateurs et renforcer leur confiance, il faut appliquer des pratiques standard d’accessibilité, offrir une assistance en direct et concevoir une interface réfléchie.

Differentiable, Filter Free Bayesian Estimation of DSGE Models Using Mixture Density Networks

Document de travail du personnel 2025-3 Chris Naubert
J’élabore une méthode d’estimation bayésienne pour les modèles macroéconomiques non linéaires résolus globalement. Cette méthode utilise un réseau de densité de mélange comme approximation de la distribution des états initiaux. Le réseau de densité de mélange augmente la fiabilité de l’inférence postérieure, par rapport à une situation où les états initiaux sont paramétrés à leurs valeurs de régime permanent.
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