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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.

Nous étudions comment les banques centrales pourraient s’adapter si le risque d’une ruée vers les liquidités s’accentuait chez les gestionnaires d’actifs. Nous explorons diverses idées, comme de nouveaux mécanismes qui permettraient à ces derniers de convertir facilement des actifs existants en liquidités, ou encore de nouveaux actifs liquides qui seraient garantis par chaque banque centrale concernée.

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.

Nous examinons comment les facteurs démographiques influencent la production potentielle, en mettant l’accent sur l’incidence de la répartition par âge de la population en âge de travailler et du ratio de dépendance des personnes âgées sur la productivité globale. Comme Feyrer (2007), nous soulignons que la contribution de ces facteurs à la productivité globale varie selon le groupe d’âge, les personnes d’âge moyen (de 40 à 49 ans) étant les plus productives.

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.

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.

Nous modélisons l’entrée des institutions financières non bancaires sur les marchés de titres à revenu fixe et l’octroi de liquidités en fonction de la conjoncture. Les institutions financières non bancaires améliorent davantage la liquidité en temps normal qu’en période de turbulences. L’octroi de liquidités de la part des banques pourrait devenir moins fiable pour les clients marginaux, ce qui amplifierait la disparité entre les niveaux de liquidité en temps normal et en période de tensions. Les prêts consentis par les banques centrales pourraient limiter cette disparité nuisible en période de tensions.

En 2023, la proportion des actifs et passifs étrangers dans le bilan des banques canadiennes était d’environ 50 %. Au pays, les banques canadiennes traitent surtout avec des ménages et des sociétés non financières, alors qu’à l’étranger, leurs contreparties sont principalement des institutions financières non bancaires.

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 constatons que le décile supérieur de la distribution des revenus représente les trois quarts de l’écart de PIB par adulte entre le Canada et les États-Unis. Les différences de revenus importantes chez les personnes à revenu élevé aident à mieux comprendre cet écart persistant du PIB par adulte.