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. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques Code(s) JEL : C, C1, C14, C5, C57, C9, C92
Decomposing Systemic Risk: The Roles of Contagion and Common Exposures Document de travail du personnel 2024-19 Grzegorz Halaj, Ruben Hipp Nous examinons les risques systémiques dans le secteur bancaire canadien en les décomposant selon trois canaux de contribution : la contagion, les expositions communes et les risques idiosyncrasiques. À l’aide d’un modèle structurel, nous analysons la façon dont les relations interbancaires et les conditions du marché contribuent au risque systémique, ce qui nous permet ainsi d’offrir de nouvelles perspectives sur la stabilité financière. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Institutions financières, Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques, Stabilité financière Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C51, G, G2, G21, L, L1, L14
Finding a Needle in a Haystack: A Machine Learning Framework for Anomaly Detection in Payment Systems Document de travail du personnel 2024-15 Ajit Desai, Anneke Kosse, Jacob Sharples Notre cadre d’apprentissage automatique à deux niveaux peut renforcer la surveillance des transactions en temps réel dans les systèmes de paiement de grande valeur, lesquels représentent un élément central de l’infrastructure financière d’un pays. Testé sur des données provenant de systèmes de paiement canadiens, le cadre s’est révélé capable de détecter avec précision des transactions anormales. Il pourrait contribuer à améliorer la résilience informatique et opérationnelle des systèmes de paiement. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Institutions financières, Monnaies numériques et technologies financières, Réglementation et politiques relatives au système financier, Services financiers, Systèmes de compensation et de règlement des paiements Code(s) JEL : C, C4, C45, C5, C55, D, D8, D83, E, E4, E42
Forecasting Recessions in Canada: An Autoregressive Probit Model Approach Document de travail du personnel 2024-10 Antoine Poulin-Moore, Kerem Tuzcuoglu Nous prévoyons les récessions au Canada à partir d’un modèle probit autorégressif. Les résultats mettent en relief le pouvoir prédictif à court terme de l’activité économique aux États-Unis, et semblent montrer que les indicateurs financiers peuvent servir à prédire de manière fiable les récessions au Canada. En outre, par rapport à divers autres modèles probit proposés dans la littérature canadienne, le modèle suggéré améliore considérablement la capacité de prévision des récessions au Canada. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C51, C53, E, E3, E32
Predictive Density Combination Using a Tree-Based Synthesis Function Document de travail du personnel 2023-61 Tony Chernis, Niko Hauzenberger, Florian Huber, Gary Koop, James Mitchell Cette étude s’intéresse aux combinaisons non paramétriques de prévisions par densité de probabilités. Nous présentons une méthode basée sur des arbres de régression qui permet de varier la pondération des combinaisons selon les caractéristiques des densités, les tendances temporelles ou les indicateurs économiques. Dans le cadre de deux exercices empiriques, nous montrons les avantages de cette méthode sur le plan de l’amélioration de l’exactitude et de l’interprétabilité des prévisions. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C1, C11, C3, C32, C5, C53
Finding the balance—measuring risks to inflation and to GDP growth Note analytique du personnel 2023-18 Bruno Feunou, James Kyeong Au moyen de notre nouvel outil quantitatif, nous montrons comment les risques pesant sur les perspectives d’inflation et de croissance ont évolué au cours de 2023. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C58, E, E4, E44, G, G1, G17
Making It Real: Bringing Research Models into Central Bank Projections Document d’analyse du personnel 2023-29 Marc-André Gosselin, Sharon Kozicki La projection macroéconomique et l’analyse des risques jouent un rôle important dans la prise de décision des autorités monétaires. Les modèles font partie intégrante de ce processus. Cette étude décrit comment la Banque du Canada intègre les modèles utilisés en recherche pure et leurs apports dans l’environnement de projection des banques centrales. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents d'analyse du personnel Sujet(s) : Modèles économiques, Politique monétaire Code(s) JEL : C, C3, C32, C5, C51, E, E3, E37, E4, E47, E5, E52
Testing Collusion and Cooperation in Binary Choice Games Document de travail du personnel 2023-58 Erhao Xie Cette étude s’intéresse à l’implication vérifiable des comportements collusoires ou coopératifs des joueurs dans un jeu de choix binaire en situation d’information parfaite. J’illustre la mise en œuvre du test en réexaminant le jeu d’entrée entre Walmart et Kmart étudié par Jia (2008). Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Structure de marché et établissement des prix Code(s) JEL : C, C5, C57, L, L1, L13
Machine learning for economics research: when, what and how Note analytique du personnel 2023-16 Ajit Desai Nous passons en revue une sélection d’études tirant parti de l’apprentissage automatique à des fins de recherche économique et d’analyse de politiques. Notre examen fait ressortir les circonstances où l’apprentissage automatique est utilisé en économie, les modèles préférés en général, et la façon dont ils sont utilisés. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques, Recherches menées par les banques centrales Code(s) JEL : A, A1, A10, B, B2, B23, C, C4, C45, C5, C55
Identifying Nascent High-Growth Firms Using Machine Learning Document de travail du personnel 2023-53 Stephanie Houle, Ryan Macdonald Les entreprises qui croissent rapidement sont susceptibles d’introduire des innovations, de lancer de nouveaux produits ou de mettre en place des processus inédits (Kogan et autres, 2017), de devenir des entreprises phares (Haltiwanger et autres, 2013) et d’avoir une incidence sur la part globale du travail (Autor et autres, 2020; De Loecker et autres, 2020). Nous explorons l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique supervisé pour cerner un groupe d’entreprises émergentes à forte croissance en nous basant sur des données administratives sur les entreprises canadiennes. Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Dynamique des entreprises, Méthodes économétriques et statistiques Code(s) JEL : C, C5, C55, C8, C81, L, L2, L25