E1 - Modèles d’agrégation généraux

• CANVAS: A Canadian Behavioral Agent-Based Model

  Document de travail du personnel 2022-51 Cars Hommes, Mario He, Sebastian Poledna, Melissa Siqueira, Yang Zhang

  La série de modèles que la Banque du Canada utilise actuellement ne tient pas entièrement compte des effets de réseau sur l’intégration de l’hétérogénéité des ménages et des entreprises ainsi que de leurs comportements. Nous élaborons CANVAS, un modèle fondé sur les comportements d’agents au Canada, afin de contribuer à la prochaine génération de modèles de la Banque. CANVAS améliore les prévisions et accroît nos capacités d’analyse de scénarios basée sur des modèles.

  Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Dynamique des entreprises, Inflation et prix, Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques, Recherches menées par les banques centrales Code(s) JEL : C, D, D2, D22, D8, D83, E, E1, E17

• The Central Bank’s Dilemma: Look Through Supply Shocks or Control Inflation Expectations?

  Document de travail du personnel 2022-41 Paul Beaudry, Thomas J. Carter, Amartya Lahiri

  Lorsque les pays sont frappés par des chocs d’offre, les banques centrales sont souvent confrontées à un dilemme : faire abstraction de tels chocs ou y réagir pour s’assurer que les attentes d’inflation restent ancrées. Dans cette étude, nous proposons un cadre maniable pour prendre en compte ce dilemme et rechercher une politique optimale en partant d’une gamme d’hypothèses sur la formation des attentes.

  Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Communications sur la politique monétaire, Incertitude et politique monétaire, Inflation et prix, Modèles économiques, Politique monétaire, Recherches menées par les banques centrales Code(s) JEL : E, E1, E12, E2, E24, E3, E31, E5, E52, E58, E6, E65

• Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning

  Document de travail du personnel 2022-29 Vladimir Skavysh, Sofia Priazhkina, Diego Guala, Thomas Bromley

  À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique.

  Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Documents de travail du personnel Sujet(s) : Cycles et fluctuations économiques, Méthodes économétriques et statistiques, Modèles économiques, Recherches menées par les banques centrales, Stabilité financière Code(s) JEL : C, C1, C15, C6, C61, C63, C68, C7, E, E1, E13, G, G1, G17, G2, G21

• Évaluation de la croissance de la production potentielle mondiale et du taux neutre aux États-Unis : avril 2022

  Note analytique du personnel 2022-4 Kyle Boutilier, Thomas J. Carter, Xin Scott Chen, Eshini Ekanayake, Louis Poirier, Peter Shannon, Akash Uppal, Lin Xiang

  La croissance de la production potentielle mondiale devrait passer de 2,7 % en 2021 à 2,9 % en 2024. Elle est donc un peu plus lente que dans notre évaluation d’avril 2021. Quant au taux neutre aux États-Unis, il se situe actuellement dans une fourchette estimée allant de 2 à 3 %, soit 0,25 point de pourcentage plus élevée que celle publiée dans la dernière évaluation.

  Type(s) de contenu : Travaux de recherche du personnel, Notes analytiques du personnel Sujet(s) : Politique monétaire, Production potentielle, Productivité, Taux d'intérêt Code(s) JEL : E, E1, E2, E4, E5, F, F0, O, O4