Méthodes économétriques et statistiques
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Predicting Changes in Canadian Housing Markets with Machine Learning
Nous utilisons deux algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la croissance mensuelle des prix des logements et des ventes de logements existants au Canada. Même si ces algorithmes peuvent parfois être plus efficaces qu’un modèle linéaire, l’amélioration de l’exactitude des prévisions n’est pas toujours statistiquement significative. -
Forecasting Risks to the Canadian Economic Outlook at a Daily Frequency
Cette étude quantifie les risques extrêmes présents dans les perspectives d’inflation et de croissance du PIB réel au Canada en estimant leur distribution conditionnelle quotidienne. Nous montrons que les probabilités de matérialisation de ces risques calculées à partir des distributions conditionnelles reflètent fidèlement les résultats obtenus au cours de la période de 2002 à 2022. -
Combining Large Numbers of Density Predictions with Bayesian Predictive Synthesis
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. -
Competition for Exclusivity and Customer Lock-in: Evidence from Copyright Enforcement in China
Cette étude s’intéresse au secteur de la diffusion de musique en continu. Elle soutient que le fait de détenir des droits exclusifs conférés par la loi sur le droit d’auteur incite les entreprises à offrir du contenu exclusif afin de retenir les consommateurs. J’utilise une analyse théorique, une analyse empirique descriptive ainsi qu’un modèle structurel dynamique pour appuyer cette thèse et examiner des politiques qui pourraient accroître la concurrence. -
Generalized Autoregressive Gamma Processes
Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants. -
Cryptoasset Ownership and Use in Canada: An Update for 2022
Les données montrent que la possession de bitcoins est en baisse, à 10 % en 2022 contre 13 % en 2021. Ce recul survient dans le contexte d’une chute abrupte des prix et d’un durcissement croissant de la réglementation des crypto-actifs. -
Is Climate Transition Risk Priced into Corporate Credit Risk? Evidence from Credit Default Swaps
Nous cherchons à savoir si les produits dérivés de crédit des sociétés tiennent compte du risque associé à la transition climatique. Nous constatons que le risque lié à la transition climatique a des effets économiques asymétriques et considérables sur le risque de crédit des sociétés plus vulnérables, et des effets négligeables sur les autres sociétés. -
Global Demand and Supply Sentiment: Evidence from Earnings Calls
Dans cette étude, les auteurs quantifient les chocs de demande, d’offre et d’incertitude à l’échelle mondiale, et ils comparent deux grandes récessions mondiales : la Grande Récession de 2008-2009 et la pandémie de COVID-19. Ils utilisent deux méthodes pour analyser ces chocs économiques, soit 1) des techniques de traitement automatique du langage naturel appliquées à des transcriptions de présentations des résultats financiers et 2) un modèle vectoriel autorégressif structurel avec estimation bayésienne. -
What Can Earnings Calls Tell Us About the Output Gap and Inflation in Canada?
Nous élaborons des indicateurs de la demande et de l’offre dans l’économie canadienne au moyen de techniques de traitement automatique du langage naturel pour analyser les présentations de résultats financiers de sociétés cotées en bourse. Nos résultats montrent que ces nouveaux indicateurs pourraient aider les banques centrales à repérer les pressions inflationnistes en temps réel.