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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.

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.

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.

Nous nous appuyons sur l’expérience du Canada pour examiner comment les politiques monétaire et macroprudentielle interagissent et peuvent se compléter pour atteindre leurs objectifs respectifs en matière de stabilité des prix et de stabilité financière.

Nous analysons les réponses dynamiques et hétérogènes de la performance des prêts des petites entreprises à un choc de politique monétaire au moyen de données au niveau des prêts octroyés au Canada. Deux grands constats ressortent de notre analyse, soit que les effets de la politique monétaire se transmettent via les canaux des flux de trésorerie et de la demande globale, et que les sûretés incitent les emprunteurs à rembourser leurs prêts, quoique cet effet est limité.

Nous explorons les facteurs derrière la montée de l’inflation au Canada durant la pandémie de COVID-19. Cette analyse s’inscrit dans un vaste effort auquel participent 11 banques centrales, chacune utilisant le modèle de Bernanke et Blanchard (2023) pour cerner les similitudes et les différences entre les économies.

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.

Je montre comment combiner un grand nombre de prévisions au moyen de différentes approches dans le cadre d’une synthèse de prévisions bayésienne. Je constate que les techniques qui permettent de sélectionner et de combiner quelques prévisions – soit l’utilisation de mesures de rétrécissement a priori basées sur un modèle global-local – sont celles qui donnent les meilleurs résultats.

Nous élaborons des indicateurs à haute fréquence fondés sur les actualités qui utilisent le traitement automatique des langues pour analyser les reportages écrits. Nos indicateurs surveillent l’évolution des ruptures d’approvisionnement (matières premières, produits intermédiaires et produits finis) et de la pénurie de main-d’œuvre. Ils suivent aussi la variation de la trame narrative des différents types de pénuries au fil des semaines.

Le modèle macroéconomique d’amplification des risques (modèle RAMM) est un nouveau modèle dynamique non linéaire à deux pays qui rend compte de chocs négatifs rares, mais graves. Le modèle RAMM peut être utilisé pour évaluer les implications de scénarios de risques d’origine intérieure ou étrangère pour la stabilité financière.