This Thesis is composed by three independent papers that investigate<p>central debates in empirical macroeconomic modeling.<p><p>Chapter 1, entitled “A Model for Real-Time Data Assessment with an Application to GDP Growth Rates”, provides a model for the data<p>revisions of macroeconomic variables that distinguishes between rational expectation updates and noise corrections. Thus, the model encompasses the two polar views regarding the publication process of statistical agencies: noise versus news. Most of the studies previous studies that analyze data revisions are based<p>on the classical noise and news regression approach introduced by Mankiew, Runkle and Shapiro (1984). The problem is that the statistical tests available do not formulate both extreme hypotheses as collectively exhaustive, as recognized by Aruoba (2008). That is, it would be possible to reject or accept both of them simultaneously. In turn, the model for the<p>DPP presented here allows for the simultaneous presence of both noise and news. While the “regression approach” followed by Faust et al. (2005), along the lines of Mankiew et al. (1984), identifies noise in the preliminary<p>figures, it is not possible for them to quantify it, as done by our model. <p><p>The second and third chapters acknowledge the possibility that macroeconomic data is measured with errors, but the approach followed to model the missmeasurement is extremely stylized and does not capture the complexity of the revision process that we describe in the first chapter.<p><p><p>Chapter 2, entitled “Revisiting the Success of the RBC model”, proposes the use of dynamic factor models as an alternative to the VAR based tools for the empirical validation of dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) theories. Along the lines of Giannone et al. (2006), we use the state-space parameterisation of the factor models proposed by Forni et al. (2007) as a competitive benchmark that is able to capture weak statistical restrictions that DSGE models impose on the data. Our empirical illustration compares the out-of-sample forecasting performance of a simple RBC model augmented with a serially correlated noise component against several specifications belonging to classes of dynamic factor and VAR models. Although the performance of the RBC model is comparable<p>to that of the reduced form models, a formal test of predictive accuracy reveals that the weak restrictions are more useful at forecasting than the strong behavioral assumptions imposed by the microfoundations in the model economy.<p><p>The last chapter, “What are Shocks Capturing in DSGE modeling”, contributes to current debates on the use and interpretation of larger DSGE<p>models. Recent tendency in academic work and at central banks is to develop and estimate large DSGE models for policy analysis and forecasting. These models typically have many shocks (e.g. Smets and Wouters, 2003 and Adolfson, Laseen, Linde and Villani, 2005). On the other hand, empirical studies point out that few large shocks are sufficient to capture the covariance structure of macro data (Giannone, Reichlin and<p>Sala, 2005, Uhlig, 2004). In this Chapter, we propose to reconcile both views by considering an alternative DSGE estimation approach which<p>models explicitly the statistical agency along the lines of Sargent (1989). This enables us to distinguish whether the exogenous shocks in DSGE<p>modeling are structural or instead serve the purpose of fitting the data in presence of misspecification and measurement problems. When applied to the original Smets and Wouters (2007) model, we find that the explanatory power of the structural shocks decreases at high frequencies. This allows us to back out a smoother measure of the natural output gap than that<p>resulting from the original specification. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Selon Dorich et al. (2017), la Banque du Canada estime que le taux d'intérêt neutre nominal, qui se situait autour de 5% dans les années 1990, a chuté pour atteindre un peu moins de 4% vers le milieu des années 2000. Ce travail a comme objectif de confirmer ou d'infirmer la conjecture selon laquelle la baisse du taux d'intérêt neutre au Canada se serait poursuivie après la crise financière de 2008. Cette conjecture a été avancée par certains économistes en raison de la faible inflation observée après la crise financière de 2008 malgré un taux directeur extrêmement bas (proche de 0%). Plusieurs économistes de la Banque du Canada se sont déjà attardés à cette problématique, notamment Mendes (2014) et Dorich et al. (2017). Afin de confirmer ou d'infirmer cette conjecture, le taux d'intérêt neutre au Canada après la crise financière de 2008 est estimé dans ce travail en utilisant une analyse économétrique rigoureuse. Plus précisément, un modèle de bris structurel couplé à une approche bayésienne avec Monte-Carlo par chaînes de Markov est employé. Ce travail s'inspire de certaines spécifications postulées dans Laubach et Williams (2003) ainsi que de la méthodologie énoncée dans Gordon et Bélanger (1996). Les données trimestrielles utilisées dans ce travail couvrent la période allant du premier trimestre de 1993 jusqu'au quatrième trimestre de 2019. À la lumière des résultats obtenus, il est possible de confirmer la conjecture selon laquelle il y aurait eu une baisse du taux d'intérêt neutre au Canada après la crise économique de 2008. En effet, la simulation effectuée semble placer le taux d'intérêt neutre nominal dans une fourchette de 4.00% à 4.25% pour la période allant du premier trimestre de 1993 jusqu'au deuxième et troisième trimestre de 2008, alors qu'il semble plutôt se situer dans une fourchette de 0.65% à 1.00% pour la période allant du deuxième et troisième trimestre de 2008 jusqu'au quatrième trimestre de 2019. / According to Dorich et al. (2017), Bank of Canada's estimates of the nominal neutral rate of interest, which were around 5% in the 1990's, fell to just under 4% in the early beginning of the 2000's. This paper aims to confirm or invalidate the conjecture that the decline in the neutral rate of interest in Canada has continued after the financial crisis of 2008. This conjecture was put forward by some economists because of the low inflation observed after the financial crisis of 2008 despite an extremely low policy rate (close to 0%). Several Bank of Canada economists have already worked on this issue, including Mendes (2014) and Dorich et al. (2017). In order to confirm or refute this conjecture, the neutral rate of interest in Canada after the financial crisis of 2008 is estimated in this work using a rigorous econometric analysis. More precisely, a structural break model coupled with a Bayesian approach with Markov Chain Monte Carlo is used. This paper uses certain specifications postulated in Laubach et Williams (2003) as well as the methodology stated in Gordon et Bélanger (1996). The quarterly data used in this work covers the period from the first quarter of 1993 to the fourth quarter of 2019. In light of the results obtained, it is possible to confirm the conjecture stating that there has been a drop in the neutral rate of interest in Canada after the economic crisis of 2008. Indeed, the simulation carried out seems to place the nominal neutral rate of interest in a range of 4.00% to 4.25% for the period going from the first quarter of 1993 to the second and third quarters of 2008, while it seems to be in a range of 0.65% to 1.00% for the period going from the second and third quarters of 2008 to the fourth quarter of 2019.

Le litige du bois d'oeuvre entre le Canada et les États-Unis est la plus longue dispute commerciale de l'histoire de ces deux pays. Depuis la fin de l'Accord sur le bois d'oeuvre résineux le 31 mars 2001, le Department of Commerce des États-Unis (USDOC) a imposé des tarifs compensatoires et anti-dumping sur les exportations canadiennes de bois d'oeuvre vers les États-Unis. Les provinces maritimes, dont le Nouveau-Brunswick, ont cependant été épargnées des tarifs compensatoires. Étant donné l'importance du bois d'oeuvre canadien sur les marchés américains (33%-35% de la consommation américaine de bois d'oeuvre provient du Canada), ces tarifs pourraient créer des pressions à la hausse sur les prix du marché américain de bois d'oeuvre. L'impact des tarifs sur l'économie du Nouveau-Brunswick et les effets de cette dynamique sur les échanges commerciaux, ainsi que les impacts de scénarios alternatifs, sont analysés à l'aide d'un modèle d'équilibre général calculable appliqué au Nouveau-Brunswick. Après avoir décrit les spécificités du modèle utilisé, les résultats de simulations sur l'impact initial de l'imposition des tarifs (simulation un), du remplacement des tarifs par des taxes à l'exportation équivalentes (simulation deux) et du remplacement des tarifs par des restrictions aux exportations seront analysés sous différentes perspectives (structure de la production, échanges commerciaux, ménages, entreprises et administrations publiques). Dans tous les scénarios, la production et le produit intérieur brut augmentent dans les secteurs forestiers et des produits de bois, mais diminuent pour les secteurs de l'industrie et des administrations publiques. Pour les ménages, le revenu et la consommation globale augmentent dans chaque scénario. La consommation n'augmente cependant pas pour tous les types de produits dans les deux premiers scénarios. Les revenus des entreprises augmentent, principalement à cause de plus importantes rentes sur le capital en provenance du secteur des produits de bois. Les revenus des administrations publiques augmentent également, principalement à cause de la hausse du revenu des ménages et, dans le deuxième scénario, de l'imposition d'une taxe à l'exportation. Dans tous les cas, le déficit des administrations publiques est réduit. Dans tous les cas, la hausse des prix mondiaux de produits de bois engendrée par les tarifs compensatoires et anti-dumping sur les exportations canadiennes profite au secteur des produits de bois du Nouveau-Brunswick.

Cette thèse porte sur l'intégration des marchés financiers en Amérique du Nord. Son objectif principal est d'étudier l'impact de la convergence politique et des différences dans les anomalies financières sur l'intégration des marchés financiers. De plus, cette thèse adopte une approche empirique permettant une inference plus appropriée à l'intérieur des limites des modèles d'évaluation d'actifs classiques. Le premier essai étudie l'impact des partis politiques et de la convergence politique sur l'intégration des marchés financiers nord-américains. Nous utilisons deux modèles d'évaluation d'actifs financiers internationaux dans lesquels nous contrôlons pour l'impact des partis politiques. Nos résultats montrent que les partis politiques américains ainsi que la combinaison (Républicain-Libéral) ont un impact sur l'intégration des marchés financiers. Étant donné que les modèles d'évaluation d'actifs contenant uniquement le facteur de marché sont parfois rejetés, nous introduisons des modèles d'évaluation d'actifs multifacteurs dans les deux essais suivants. Dans cette optique, le deuxième essai teste l'intégration des marchés financiers en Amérique du Nord en utilisant le modèle à quatre facteurs. Nous introduisons une méthodologie de "split sample" pour tenir compte de l'erreur sur les variables présente dans les estimations en coupes transversales. Nos résultats suggèrent que les marchés nord-américains ne sont pas pleinement intégrés et que les titres interlistés sont d'aussi bons véhicules de diversification que les titres domestiques. Finalement, les modèles à facteurs internationaux semblent avoir une performance semblable aux modèles domestiques.

Dans ce mémoire, nous utilisons un modèle en forme réduite, traçant entre autres l’évolution démographique du Québec de 2004 à 2030, afin de quantifier les bénéfices à court et à plus long termes de trois simulations ayant un impact sur l’éducation : l’impact d’une réduction du décrochage scolaire, l’impact de changements dans la transmission intergénérationnelle de l’éducation et l’impact d’une augmentation du rendement des diplômes des immigrants. Les résultats obtenus suggèrent que favoriser l’éducation est généralement accompagné d’un effet négatif à court terme sur les indicateurs tels que les revenus de marché et les revenus fiscaux. Les effets bénéfiques se font plutôt sentir à moyen et long termes. Il en ressort également que l’investissement dans les différents niveaux d’éducation fera en sorte que les effets seront répartis différemment au sein de la population. Ainsi, la simulation ayant pour objectif de réduire le décrochage scolaire au secondaire permet au premier quintile d’augmenter son nombre de travailleurs d’environ 1 600 et son revenu disponible moyen de 68 %.

Cette thèse comprend trois essais sur des problèmes d’intermédiation bancaire dans les pays en développement. Le premier essai aborde la question des facteurs de l’accumulation des réserves bancaires en Afrique. La plupart des travaux antérieurs soulignent le rôle du risque de crédit. Alors que la théorie moderne de l’intermédiation financière montre que l’exposition au risque de liquidité peut inciter les banques à accumuler des actifs liquides, cette hypothèse n’a pas reçu beaucoup d’attention. Nous soutenons que les banques en Afrique sont exposées à un risque de liquidité relativement important ; ensuite, à l’ aide des données couvrant des pays africains sur la période 1994-2008, nous montrons que ce risque est en fait un facteur important de l’accumulation des réserves bancaires. Nos résultats suggèrent que le risque de liquidité réduit significativement la part des dépôts que les banques peuvent distribuer sous formes de crédits ; et par conséquent, pourrait être un facteur de la disponibilité (ou de la rareté) des financements bancaires en Afrique. Les deux autres essais de cette thèse abordent la question des déterminants de la disponibilité (ou de la rareté) des prêts bancaires dans les pays en développement. Dans le deuxième essai, nous reconsidérons le rôle du risque de crédit ; plus généralement, des institutions du marché du crédit. Spécifiquement, nous utilisons des données et des mesures plus récentes, publiées par Doing Business, pour réexaminer la question des effets sur le volume des prêts bancaires, de la protection juridique des prêteurs et des emprunteurs, ainsi que du partage des informations sur le crédit. Nos données couvrent un large échantillon de 143 pays sur la période 2006-2010. En accord avec les travaux antérieurs, les résultats de nos analyses indiquent qu’une meilleure protection juridique des prêteurs et des emprunteurs, et un plus grand partage des informations sur le crédit sont en général associés à des volumes de prêts bancaires plus importants. Nous trouvons que ces effets demeurent significatifs lorsque l’échantillon inclut uniquement les pays en développement, ou uniquement les pays pauvres. Dans le troisième essai, nous considérons le rôle du risque de liquidité et de la politique monétaire. Ces deux facteurs n’ont que très peu été considérés dans les travaux antérieurs sur les déterminants du volume des prêts bancaires dans les pays en développement. Nos analyses empiriques, à l’aide des données de panel sur 97 pays pauvres et à revenus intermédiaires, sur la période 2004-2010, montrent que le risque de liquidité et la politique monétaire affectent significativement le volume des prêts bancaires dans les pays en développement. Nous trouvons que ces effets sont très hétérogènes : les effets du risque de liquidité et de la politique monétaire, sur le volume des prêts bancaires, sont plus forts lorsque les conditions du marché du crédit sont favorables ; ces effets sont plus faibles, voire non significatifs lorsque les conditions du marché du crédit sont mauvaises. Ces résultats sont importants pour la politique économique. Car il suggèrent que, dans certains pays en développement tout au moins, notamment ceux où le risque de crédit est relativement faible, des mesures visant à réduire l’exposition des banques au risque de liquidité, et/ou à rendre la politique monétaire moins restrictive, permettraient d’accroître le volume des prêts bancaires. De telles mesures ne fonctionneraient pas dans les pays où le risque de crédit est relativement plus élevé ; dans ces pays, en effet, il est primordial de réduire le risque de crédit. / This dissertation consists of three empirical essays on issues of bank intermediation in developing countries. The first essays seeks to improve our understanding of why banks in Africa are hoarding large volume of liquid assets. Prevailing explanations of this phenomenon have focused mostly on the role of credit risk. Yet, modern models of financial intermediation show that a high exposure to liquidity risk may also prompt banks to hoard large amounts of (precautionary) liquid reserves. We argue that this risk is important in Africa; and using data over the 1994-2008 period, we provide evidence indicating that it contributes significantly to the hoarding of bank liquid assets. This evidence suggests that liquidity risk reduces the share of deposits that African banks can channel into credits, which therefore, can adversely affect the availability of bank credit. The second and the third essays focus on the issue of the determinants of the availability of bank credit, or the lack thereof, in developing countries. In the second essay, we (re-)consider the role of credit risk, or more generally, of credit market institutions. Specifically, we use new data and improved measures from Doing Business, to reexamine the issue of the relationships between creditor rights protection and credit information sharing on one hand, and bank credit on the other hand. The data covers a large sample of 143 countries and are taken in averages over the period 2006-2010. Our results indicate the robustness of earlier evidence that both stronger creditor rights protection and better credit information sharing are associated with greater availability of bank credit. We find that these effects are significant even when the sample is restricted to include either developing countries only or poor countries only. In the third essay we consider the role of liquidity risk and monetary policy. These two factors have not received much attention in previous empirical studies on the determinants of bank credit in developing countries. Using a panel dataset which covers 97 lowand middle-income countries over the 2004-2010 period, we show that liquidity risk and monetary policy are actually important determinants of the availability of bank credit in developing countries. We find important heterogeneity in the results: both liquidity risk and monetary policy have greater effects on bank credit in economies with better credit market conditions, but much smaller and even not statistically significant effects in economies with poor credit market conditions. This result is important because it suggests that, at least in some developing countries, those with a relatively low level of credit risk, reducing the exposure of banks to liquidity risk, and/or implementing a less restrictive monetary policy, are effective channels through which the availability of bank credit could be enhanced. For countries with a relatively high level of credit risk, such channels would be ineffective; in these countries, reducing credit risk is of first order importance to stimulate bank lending.

Mesurer l'impact des déterminants de la demande en essence et vérifier la stabilité des paramètres au fil du temps au Canada sont les buts principaux de ce mémoire. À l'aide des approches de type forme réduite et de la cointégration, trois modèles sont estimés afin d'évaluer la sensibilité des consommateurs face à un changement du prix ou du revenu dans leur demande. La base de données se compose de données trimestrielles agrégées pour la période allant de 1970 à 2009. Les résultats obtenus sont comparables à ceux d'études réalisées aux États-Unis. Les élasticités-prix et revenu du modèle statique sont -0.450 et 0.428 respectivement pour la période 1970-1989. Pour 1990-2009, la réactivité de la demande par rapport aux prix a chuté à -0.085 alors que c'est stable par rapport au revenu à 0

Dans cette thèse, nous avons étudié l'impact des politiques de transport sur l'évolution des disparités régionales. L'outil dont nous nous sommes servi était la nouvelle économie géographique (NEG) qui est une branche de l'économie spatiale issue du modèle de concurrence monopolistique à la Dixit-Stiglitz et Krugman. Par ailleurs, la zone géographique sur laquelle nous nous sommes concentrés était le Québec. Dans un premier chapitre, après avoir donner une description détaillée du fonctionnement du modèle fondateur de la nouvelle économie géographique (Krugman, 1991), nous avons estimé les paramètres du modèle avec des données québécoises puis nous avons simulé l'évolution des disparités régionales au Québec pour différents scénarios de politiques de transport. Dans un deuxième chapitre, nous avons modifié le modèle de base en y introduisant un paramètre reflétant l'introduction de nouvelles technologies de transport moins polluantes. Les résultats différaient du modèle de base si au yeux des consommateurs ces nouvelles technologies étaient réellement bénéfique pour l'environnement. Dans un troisième chapitre, à travers une étude empirique portant sur le Québec ainsi que 20 pays, nous avons identifié le climat comme étant un important facteur de la concentration spatiale des activités. Par conséquent, nous avons introduit un forçage climatique dans le modèle de base. Par ailleurs, nous avons aussi introduit un coût de congestion pour le centre ville de montréal. La performance empirique du modèle s'étant grandement améliorée suite à ces corrections, nous en avons conclu que les modèles de type NEG devraient inclure des facteurs géographiques.

À la suite de la crise financière! des années 80, les gouvernants des pays en voie de développement (PVD) ont été contraints d'introduire le paiement des actes dans les structures sanitaires. Cette politique entraînera l'essor de nombreuses études sur la demande de soins de santé dans les PVD. Ces études se sont intéressées à l'aspect monétaire et non monétaire de la demande de soins ainsi qu'à la qualité des prestations des soins. Cependant, elles ont négligé les différents systèmes d'assurance; maladie et les différentes étapes ou actions entreprises par les ménages pour soigner le malade : c'est l'itinéraire thérapeutique. L'originalité de ce mémoire découle du fait qu'il analyse d'une part, les recours aux soins et les dépenses de santé et d'autre part, fait ressortir les relations qui existent entre; l'assurance maladie; et la demande de soins de santé d'un échantillon représentatif de la population de; Yopougon. Les modèles logit multinomial, logit multinomial emboîté et probit multinomial ont, été utilisés pour étudier les choix entre; six alternatives (automédication, centres hospitaliers universitaires, médecine traditionnelle, dispensaires et infirmeries publics, parapublics et privés) effectue» par les chefs de ménage et les enfants. Les données qui supportent ce mémoire portent sur un échantillon de; 2064 ménages interviewés lors de l'enquête «Recours aux soins et dépenses de santé ou PSA92», réalisée; à Yopougon, un quartier populaire de la ville; d'Abidjan en 1992. Les résultats montrent que l'assurance et le prix constituent des éléments importants pour les chefs de ménage et les enfants élans la demande de services modernes. Le revenu, le niveau d'éducation, la relation qu'a le patient avec le praticien, l'âge, la durée et le type de maladies jouent également un rôle important dans le; recours aux soins.

Cette thèse examine l’effet de l’information sur la prévision macroéconomique. De façon spécifique, l’emphase est d’abord mise sur l’impact des frictions d’information en économie ouverte sur la prévision du taux de change bilatéral et ensuite sur le rôle de l’information issue des données d’enquêtes de conjoncture dans la prévision de l’activité économique réelle. Issu du paradigme de la nouvelle macroéconomie ouverte (NOEM), le premier essai intègre des frictions d’informations et des rigidités nominales dans un modèle d’équilibre général dynamique stochastique (DSGE) en économie ouverte. Il présente ensuite une analyse comparative des résultats de la prévision du taux de change obtenu en utilisant le modèle avec et sans ces frictions d’information. Tandis que le premier essai développe un modèle macroéconomique structurel de type DSGE pour analyser l’effet de la transmission des choc en information incomplète sur la dynamique du taux de change entre deux économies, le deuxième et troisième essais utilisent les modèles factorielles dynamiques avec ciblage pour mettre en exergue la contribution de l’information contenu dans les données d’enquêtes de confiance (soit au niveau de l’économie nationale que internationale) sur la prévision conjoncturelle de l’activité économique réelle. « The Forward Premium Puzzle : a Learning-based Explanation » (Essai 1) est une contribution à la littérature sur la prévision du taux de change. Cet essai a comme point de départ le résultat théorique selon lequel lorsque les taux d’intérêt sont plus élevés localement qu’ils le sont à l’étranger, cela annonce une dépréciation future de la monnaie locale. Cependant, les résultats empiriques obtenus sont généralement en contradiction avec cette intuition et cette contradiction a été baptisée l’énigme de la parité des taux d’intérêt non-couverte ou encore «énigme de la prime des contrats à terme ». L’essai propose une explication de cette énigme basée sur le mécanisme d’apprentissage des agents économiques. Sous l’hypothèse que les chocs de politique monétaire et de technologie peuvent être soit de type persistant et soit de type transitoire, le problème d’information survient lorsque les agents économiques ne sont pas en mesure d’observer directement le type de choc et doivent plutôt utiliser un mécanisme de filtrage de l’information pour inférer la nature du choc. Nous simulons le modèle en présence de ces frictions informationnelles, et ensuite en les éliminant, et nous vérifions si les données artificielles générées par les simulations présentent les symptômes de l’énigme de la prime des contrats à terme. Notre explication à l’énigme est validée si et seulement si seules les données générées par le modèle avec les frictions informationnelles répliquent l’énigme. « Using Confidence Data to Forecast the Canadian Business Cycle » (Essai 2) s’appuie sur l’observation selon laquelle la confiance des agents économiques figure désormais parmi les principaux indicateurs de la dynamique conjoncturelle. Cet essai analyse la qualité et la quantité d’information contenu dans les données d’enquêtes mesurant la confiance des agents économiques. A cet effet, il évalue la contribution des données de confiance dans la prévision des points de retournement (« turning points ») dans l’évolution de l’économie canadienne. Un cadre d’analyse avec des modèles de type probit à facteurs est spécifié et appliqué à un indicateur de l’état du cycle économique canadien produit par l’OCDE. Les variables explicatives comprennent toutes les données canadiennes disponibles sur la confiance des agents (qui proviennent de quatre enquêtes différentes) ainsi que diverses données macroéconomiques et financières. Le modèle est estimé par le maximum de vraisemblance et les données de confiance sont introduites dans les différents modèles sous la forme de variables individuelles, de moyennes simples (des « indices de confiance ») et de « facteurs de confiance » extraits d’un ensemble de données plus grand dans lequel toutes les données de confiance disponibles ont été regroupées via la méthode des composantes principales, . Nos résultats indiquent que le plein potentiel des données sur la confiance pour la prévision des cycles économiques canadiens est obtenu lorsque toutes les données sont utilisées et que les modèles factoriels sont utilisés. « Forecasting with Many Predictors: How Useful are National and International Confidence Data? » (Essai 3) est basé sur le fait que dans un environnement où les sources de données sont multiples, l’information est susceptible de devenir redondante d’une variable à l’autre et qu’une sélection serrée devient nécessaire pour identifier les principaux déterminants de la prévision. Cet essai analyse les conditions selon lesquelles les données de confiance constituent un des déterminants majeurs de la prévision de l’activité économique dans un tel environnement. La modélisation factorielle dynamique ciblée est utilisé pour évaluer le pouvoir prédictif des données des enquêtes nationales et internationales sur la confiance dans la prévision de la croissance du PIB Canadien. Nous considérons les données d’enquêtes de confiance désagrégées dans un environnement riche en données (c’est-à-dire contenant plus d’un millier de séries macro-économiques et financières) et évaluons leur contenu informatif au-delà de celui contenu dans les variables macroéconomiques et financières. De bout en bout, nous étudions le pouvoir prédictif des données de confiance en produisant des prévisions du PIB avec des modèles à facteurs dynamiques où les facteurs sont dérivés avec et sans données de confiance. Les résultats montrent que la capacité de prévision est améliorée de façon robuste lorsqu’on prend en compte l’information contenue dans les données nationales sur la confiance. En revanche, les données internationales de confiance ne sont utiles que lorsqu’elles sont combinées dans le même ensemble avec celles issues des enquêtes nationales. En outre, les gains les plus pertinents dans l’amelioration des prévisions sont obtenus à court terme (jusqu’à trois trimestres en avant). / This thesis examines the effect of information on macroeconomic forecasting. Specifically, the emphasis is firstly on the impact of information frictions in open economy in forecasting the bilateral exchange rate and then on the role of information from confidence survey data in forecasting real economic activity. Based on the new open-economy macroeconomics paradigm (NOEM), the first chapter incorporates information frictions and nominal rigidities in a stochastic dynamic general equilibrium (DSGE) model in open economy. Then, it presents a comparative analysis of the results of the exchange rate forecast obtained using the model with and without these information frictions. While the first chapter develops a structural macroeconomic model of DSGE type to analyze the effect of shock transmission in incomplete information on exchange rate dynamics between two economies, the second and third chapters use static and dynamic factor models with targeting to highlight the contribution of information contained in confidence-based survey data (either at the national or international level) in forecasting real economic activity. The first chapter is entitled The Forward Premium Puzzle: a Learning-based Explanation and is a contribution to the exchange rate forecasting literature. When interest rates are higher in one’s home country than abroad, economic intuition suggests this signals the home currency will depreciate in the future. However, empirical evidence has been found to be at odds with this intuition: this is the "forward premium puzzle." I propose a learning-based explanation for this puzzle. To do so, I embed an information problem in a two-country open-economy model with nominal rigidities. The information friction arises because economic agents do not directly observe whether shocks are transitory or permanent and must infer their nature using a filtering mechanism each period. We simulate the model with and without this informational friction and test whether the generated artificial data exhibits the symptoms of the forward premium puzzle. Our leaning-based explanation is validated as only the data generated with the active informational friction replicates the puzzle. The second chapter uses dynamic factor models to highlight the contribution of the information contained in Canadian confidence survey data for forecasting the Canadian business cycle: Using Confidence Data to Forecast the Canadian Business Cycle is based on the fact that confidence (or sentiment) is one key indicators of economic momentum. The chapter assesses the contribution of confidence -or sentiment-data in predicting Canadian economic slowdowns. A probit framework is applied to an indicator on the status of the Canadian business cycle produced by the OECD. Explanatory variables include all available Canadian data on sentiment (which arise from four different surveys) as well as various macroeconomic and financial data. Sentiment data are introduced either as individual variables, as simple averages (such as confidence indices) and as confidence factors extracted, via principal components’ decomposition, from a larger dataset in which all available sentiment data have been collected. Our findings indicate that the full potential of sentiment data for forecasting future business cycles in Canada is attained when all data are used through the use of factor models. The third chapter uses dynamic factor models to highlight the contribution of the information contained in confidence survey data (either in Canadian or International surveys) for forecasting the Canadian economic activity. This chapter entitled Forecasting with Many Predictors: How Useful are National and International Confidence Data? is based on the fact that in a data-rich environment, information may become redundant so that a selection of forecasting determinants based on the quality of information is required. The chapter investigates whether in such an environment; confidence data can constitute a major determinant of economic activity forecasting. To do so, a targeted dynamic factor model is used to evaluate the performance of national and international confidence survey data in predicting Canadian GDP growth. We first examine the relationship between Canadian GDP and confidence and assess whether Canadian and international (US) improve forecasting accuracy after controlling for classical predictors. We next consider dis-aggregated confidence survey data in a data-rich environment (i.e. containing more than a thousand macroeconomic and financial series) and assess their information content in excess of that contained in macroeconomic and financial variables. Throughout, we investigate the predictive power of confidence data by producing GDP forecasts with dynamic factor models where the factors are derived with and without confidence data. We find that forecasting ability is consistently improved by considering information from national confidence data; by contrast, the international counterpart are helpful only when combined in the same set with national confidence. Moreover most relevant gains in the forecast performance come in short-horizon (up to three-quarters-ahead).