2001-14

Archivé - « Specification of a Stochastic Simulation Model for the Analysis of Monetary and Fiscal Policy »

Doug Hostland

Veuillez prendre note que ce document n’est disponible qu’en anglais.

• Version PDF - [409 ko]

Résumé

Ce document étaye la formulation d’un modèle établi précisément pour analyser diverses stratégies de mise en œuvre des politiques monétaire et fiscale au Canada à l’aide de méthodes de simulation stochastique.

Voici certaines des principales caractéristiques du modèle. Le secteur intérieur est modélisé comme une petite économie ouverte, fortement influencée par la conjoncture économique et financière du secteur extérieur. Les attentes jouent un rôle de premier plan dans la détermination de l’inflation, des taux d’intérêt et du taux de change. Les attentes comportent à la fois des éléments prospectifs (prévisions cohérentes du modèle) et rétrospectifs (adaptatifs). La conjoncture économique influe sur les recettes fiscales et les dépenses dans le modèle, et vice versa, de sorte que les mesures fiscales ont des répercussions sur l’économie. La dette publique comprend les bons du Trésor et les obligations gouvernementales venant à échéance dans un trimestre jusqu’à 20 ans. Il s’agit d’une caractéristique distinctive du modèle qui se traduit par une dynamique non négligeable pour les frais de service de la dette. Les politiques monétaire et fiscale sont déterminées grâce à des règles de politique simples. Les autorités monétaires réagissent à l’évolution imprévue de l’économie chaque trimestre afin de maintenir l’inflation à l’intérieur d’une fourchette cible. Les autorités financières planifient un budget chaque année afin de maintenir le ratio de la dette au PIB sur une trajectoire descendante. Le modèle est conçu pour comparer les diverses règles de la politique monétaire et les stratégies de planification financière.

Les paramètres du modèle sont précisés à l’aide d’une méthode éclectique réunissant des procédures d’estimation et de calibration. Certains paramètres sont déterminés en fonction d’équations de forme réduite estimatives; d’autres paramètres sont calibrés selon la méthode des moments de simulation. La structure du modèle est conçue afin de permettre à toute une gamme de valeurs de paramètres de faciliter l’analyse de sensibilité.