C5 - Modélisation économétrique
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Decision Synthesis in Monetary Policy
Nous utilisons la synthèse bayésienne des prévisions et des décisions pour formaliser le processus de prise de décision sur la politique monétaire. Nous développons une étude de cas portant sur la prise des décisions de politique monétaire par une banque centrale qui cible l’inflation, et ce, en utilisant de multiples modèles de manière à prendre en compte les objectifs, les attentes et les résultats relatifs aux décisions. -
Deriving Longer-Term Inflation Expectations and Inflation Risk Premium Measures for Canada
Nous présentons deux modèles servant à mesurer les attentes d’inflation à long terme et les primes de risque d’inflation pour le Canada. -
Non-Parametric Identification and Testing of Quantal Response Equilibrium
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. -
Decomposing Systemic Risk: The Roles of Contagion and Common Exposures
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. -
Finding a Needle in a Haystack: A Machine Learning Framework for Anomaly Detection in Payment Systems
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. -
Forecasting Recessions in Canada: An Autoregressive Probit Model Approach
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.