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30 résultats

Non-Parametric Identification and Testing of Quantal Response Equilibrium

Document de travail du personnel 2024-24 Johannes Hoelzemann, Ryan Webb, Erhao Xie
En situation d’équilibre de réponse quantale (tout ou rien), nous montrons que la fonction d’utilité et la distribution des erreurs sont non paramétriquement suridentifiées. Ce résultat implique que l’équilibre de réponse quantale peut être testé au moyen d’une méthode simple. Nous illustrons notre méthode dans un exercice de simulation de Monte-Carlo et une expérience de laboratoire.

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.

Covariates Hiding in the Tails

Document de travail du personnel 2021-45 Milian Bachem, Lerby Ergun, Casper G. de Vries
Nous caractérisons le biais dans les estimations de Hill en coupe transversale causé par les facteurs sous-jacents communs, puis proposons deux solutions simples pour le corriger. Pour déterminer la présence, le sens et l’ampleur du biais, nous utilisons les rendements mensuels du marché boursier américain et les données annuelles de population par comtés du recensement des États-Unis.

Maturity Composition and the Demand for Government Debt

Document de travail du personnel 2020-29 Jason Allen, Jakub Kastl, Milena Wittwer
La gestion de la dette a comme principaux objectifs d’obtenir un financement stable et à faible coût pour combler les besoins financiers du gouvernement et d’assurer le bon fonctionnement du marché des titres émis par l’État.

Identifying Consumer-Welfare Changes when Online Search Platforms Change Their List of Search Results

Document de travail du personnel 2020-5 Ryan Martin
Les achats en ligne des consommateurs sont guidés par les plateformes de recherche : le consommateur tape des mots-clés dans le champ de recherche de la plateforme, et celle-ci choisit la façon dont elle affiche les produits correspondants.

Extreme Downside Risk in Asset Returns

Document de travail du personnel 2019-46 Lerby Ergun
Les marchés financiers peuvent connaître des mouvements à la baisse soudains et extrêmes. Dans de tels scénarios, le rendement des actifs est une réelle source d’inquiétude pour les investisseurs. Certains actifs enregistrent de mauvais résultats en période de repli du marché, tandis que d’autres ont des réactions plus modérées.

Tail Index Estimation: Quantile-Driven Threshold Selection

Document de travail du personnel 2019-28 Jon Danielsson, Lerby Ergun, Laurens de Haan, Casper G. de Vries
Bien qu’ils soient rares, les événements les plus extrêmes (p. ex., les crises économiques) ont souvent d’énormes répercussions. Comme l’échantillon est restreint, il est difficile de déterminer avec précision la probabilité de leur survenue.

Characterizing the Canadian Financial Cycle with Frequency Filtering Approaches

Note analytique du personnel 2018-34 Andrew Lee-Poy
Pour décrire le cycle financier au Canada, j’emploie deux méthodes utilisant des filtres à fréquences multiples afin d’extraire les fluctuations des variables sous-jacentes par rapport à leur tendance de long terme : un indice composite à pondérations dynamiques et un modèle à tendance stochastique.

Challenges in Implementing Worst-Case Analysis

Document de travail du personnel 2018-47 Jon Danielsson, Lerby Ergun, Casper G. de Vries
Depuis la récente crise financière, l’analyse du pire scénario est utilisée par les autorités de réglementation du secteur financier pour évaluer le risque extrême. Nous apportons de nouvelles perspectives sur cette méthode et sur l’estimation de la valeur extrême qui en découle. Nous calculons le biais des estimateurs d’ordre non paramétrique de la queue de distribution et le comparons au biais associé à la méthode semi-paramétrique de la théorie des valeurs extrêmes (TVE).

A Look Inside the Box: Combining Aggregate and Marginal Distributions to Identify Joint Distributions

Document de travail du personnel 2018-29 Marie-Hélène Felt
Le présent document propose une méthode d’estimation de la distribution conjointe de deux variables ou plus lorsque seules leur distribution marginale et la distribution de leur agrégat sont observées. L’identification non paramétrique se fait par la modélisation de la dépendance au moyen d’une structure de facteurs communs latents.
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