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There are indications that business dynamism has declined in advanced economies. In particular, firm entry and exit rates have fallen, suggesting that the creative destruction process has lost some of its vitality. Meanwhile, productivity growth has slowed. Some believe that lower entry and exit rates partly explain the weaker productivity growth. However, the evidence supporting, or invalidating, this view is scarce. In the present paper, we use multi-horizon causality tests and dynamic simulations with Canadian and US data to examine the following question: Do changes to entry and exit rates provide information about, or Granger-cause, future productivity? We do not find significant evidence that entry rates Granger-cause productivity. But we do find evidence that productivity causes entry rates. Using small models with economy-wide data (but not at the sectoral level), we find some evidence that exit rates cause productivity in both countries. This suggests that the decline in productivity growth is partly caused by a decline in the productivity-based exit selection process. However, when other variables, such as measures of the business cycle and the real effective exchange rate, are controlled for, the significance of exit rates in explaining productivity tends to fall. Specifically, business-cycle measures appear to cause both productivity and the exit rate. This suggests that firm dynamics are an intermediate, not an ultimate, cause of productivity growth., Certaines indications donnent à penser que le dynamisme des entreprises a diminué dans les économies avancées. En particulier, les taux d’entrée et de sortie d’entreprises ont chuté, ce qui semble indiquer que le processus de destruction créatrice a perdu de sa vigueur. Parallèlement, la croissance de la productivité a ralenti. Certains croient que la baisse des taux d’entrée et de sortie explique en partie la décélération de la croissance de la productivité. Cependant, il y a peu d’éléments pour confirmer ou infirmer cette hypothèse. Dans la présente étude, nous employons des tests de causalité à divers horizons ainsi que des simulations dynamiques sur des données canadiennes et américaines afin de répondre à la question suivante : les variations des taux d’entrée et de sortie sont-elles des indicateurs, ou des causes au sens de Granger, de la productivité future? Les résultats obtenus ne nous permettent pas de conclure que les taux d’entrée causent au sens de Granger l’évolution de la productivité. En revanche, nous constatons que la productivité a une incidence sur les taux d’entrée. Les petits modèles dont nous nous servons, qui s’appuient sur des données (non sectorielles) pour l’ensemble de l’économie, nous amènent à relever que les taux de sortie influent sur la productivité dans les deux pays. La baisse de la croissance de la productivité serait donc causée en partie par une réduction du nombre de sorties d’entreprises affichant une faible productivité. Toutefois, lorsque d’autres variables sont prises en compte, par exemple les mesures du cycle économique et le taux de change effectif réel, l’incidence des taux de sortie sur la productivité a tendance à diminuer. En fait, les mesures du cycle économique semblent jouer un rôle déterminant tant pour la productivité que pour le taux de sortie : la dynamique des entreprises serait donc une cause intermédiaire, et non une cause première, de la croissance de la productivité.

A cyclical electrostatic device, referred to as an Electron Recycling Spectrometer (ERS) for charged particles is described and demonstrated. The system has been developed with storing electrons with typical kinetic energies of tens of eV. The orbital path for the electrons is 0.65 m long and defined through the application of design voltages to two series of cylindrical lenses inserted between two identical hemispherical deflector analyzers. The ERS design concept exploits the very low scattering cross sections in electron-molecule collisions, where the majority of electrons do not interact with the target. Unscattered electrons are collected and passed back through the ERS for another collision opportunity in the interaction region. The design of the charged particle optics and the basic operating characteristics of the storage ring are discussed. An overall transfer matrix is formed for the ERS by individual transfer matrices of charged particle optics. The conditions of stability within the ERS are extracted from the fundamental inequality involving the trace of the total transfer matrix. The stability lies within a region in a resonant-like pattern, defined by the focal lengths of the electrostatic lenses. Electron orbit spectra are displayed for a number of ERS operating conditions. Exponential decay rates, average orbit time, and mean electron energy are presented for each spectrum. Analysis was performed by fitting each orbit or "peak distribution" with a Gaussian curve. The noble gases helium and argon were used as the scattering target for electron detection. Ionization spectra provide long term storage times, as an electron beam must be present in the system to produce an ion species. The optimal ion storage exponential decay lifetime achieved is - 55 μs, which is target gas pressure limited and corresponds to - 200 orbits of the 0.65 m orbital circumference for a drop in particle yield of e *. Studies of beam dynamics were performed, analyzing the width evolution of each peak as a function of orbit number. Separate modes were observed that are non-linear with respect to the orbit number. * i.e. the base of the natural logarithm

A distinguishing feature of macro stress testing exercises is the use of macroeconomic models in scenario design and implementation. It is widely agreed that scenarios should be based on "rare but plausible" events that have either resulted in vulnerabilities in the past or could do so in the future. This requirement, however, raises a number of difficult statistical and methodological problems. Economic models, as well as the statistical models of the relationships among economic variables, generally focus on capturing the average rather than the extreme behaviour, and frequently rely on the assumption of linearity. In this paper we show that these models are particularly ill-suited for stress-testing as they do not adequately capture past behaviour in extreme events, nor do they generate plausible responses to shocks under stress. Whereas one might argue that the use of these models is still preferable to no having no models, since they at least impose the consistency restrictions on the paths generated under the scenario, failing to deal with a large extent of uncertainty of these paths may lead to results that are non-informative, and potentially misleading. The paper illustrates both of these problems by a series of examples, but our conclusions have broader implications for the types of models that would be useful in these exercises., La conduite de simulations de crise macrofinancière se distingue, entre autres, par l'emploi de modèles macroéconomiques dans la conception et le déroulement des scénarios. Il est généralement admis que ces scénarios doivent illustrer des événements « rares mais plausibles » qui ont déjà causé des vulnérabilités ou pourraient le faire. Cette condition pose toutefois certains problèmes statistiques et méthodologiques épineux. En effet, les modèles économiques, aussi bien que les modèles statistiques formalisant les relations entre les variables économiques, tendent à reproduire des évolutions ordinaires plutôt qu'extrêmes, et sont souvent construits à partir d'une hypothèse de linéarité. Les auteurs montrent que ces modèles sont très mal adaptés à la conduite de simulations de crise, parce qu'ils sont incapables de bien restituer les évolutions passées lors d'événements extrêmes et de produire des réactions crédibles aux chocs générés par les crises. Si d'aucuns estiment que, dans la mesure où ils soumettent au moins les trajectoires scénarisées à un critère de cohérence, de tels modèles valent mieux que rien, il reste que le fait de ne pas tenir compte de l'importante marge d'incertitude qui entoure les prévisions risque de mener à des résultats sans valeur informative, voire trompeurs. Les auteurs illustrent chacun de ces problèmes par une série d'exemples. De façon plus générale, leurs conclusions ont cependant des implications quant aux modèles susceptibles de servir aux simulations étudiées.

Stress testing, at its most general level, is an investigation of the performance of an entity under abnormal operating conditions. The authors focus on one set of entities—the Canadian banking sector—and investigate losses in the loans portfolio of this sector as a function of changing circumstances in the different industries in which these loans reside. These circumstances are characterized by means of one summary measure—sectoral probabilities of default—and this measure is modelled as a function of macroeconomic variables. Using this model, the authors assess the interrelationship between the macroeconomic environment and sectoral defaults, and perform a series of stress tests under different scenarios that are thought to be most pertinent to Canada. The tools underlying the authors' analysis are general and can be applied to other countries, as well as to other macroeconomic scenarios., La conduite de simulations de crise (stress testing) sert de façon générale à évaluer la performance d'une entité dans des conditions de fonctionnement anormales. Les auteurs centrent leur analyse sur le secteur bancaire canadien, en reliant les pertes sur le portefeuille des prêts bancaires aux modifications de l'environnement dans lequel les différents secteurs d'activité bénéficiaires de ces prêts évoluent. Les caractéristiques de l'environnement sont résumées au moyen d'un indicateur — la probabilité de défaut dans chaque secteur — qui est modélisé sous la forme d'une fonction de variables macroéconomiques. À l'aide de ce modèle, les auteurs évaluent les liens réciproques entre le contexte macroéconomique et les défaillances d'entreprises dans chacun des secteurs, et mènent une série de simulations selon divers scénarios de crise jugés pertinents dans le cas canadien. Les outils sur lesquels repose l'analyse des auteurs sont de nature générale et peuvent être appliqués à d'autres pays ainsi qu'à d'autres scénarios macroéconomiques.

The authors examine simultaneously the causal links connecting monetary policy variables, real activity, and stock returns. Their interest lies in the fact that the dynamics of asset prices can provide key insights—in terms of information—for the conduct of monetary policy, since asset prices constitute a class of potentially leading indicators of either economic activity or inflation. This is of particular interest in the context of an inflation-targeting regime, where the monetary policy stance is set according to inflation forecasts. While most empirical studies on causality have examined this issue using Granger's (1969) original definition, the authors examine the causality relations through the generalization proposed in Dufour and Renault (1998). For the United States, the authors find no support for stock returns as a leading indicator of the macroeconomic variables considered, or for stock returns being influenced by those macroeconomic variables, except for one case: fluctuations in M1 tend to anticipate fluctuations in stock returns. Furthermore, the authors' empirical methodology allows them to infer that monetary aggregates may have significant predictive power for income and prices at longer horizons. It is therefore incorrect to dismiss the importance of monetary aggregates based on the usual Granger causality criteria. The causality pattern inferred by the authors' procedure is consistent with the Phillips curve (for the inflation dynamics) and with the Taylor rule in the case of the interest rate. For Canada, the results are much different. The authors show that there is a potential role for asset prices as a predictor of some important macroeconomic variables, namely interest rates, inflation, and output at policy-relevant horizons. Furthermore, some measures of monetary aggregates tend to dominate the interest rate as robust causal variables for output growth and inflation. However, the authors do not find strong evidence in favour of the Phillips curve and the Taylor rule. Finally, for both Canada and the United States, the authors show that seasonal adjustments can highly distort the inferred causality structure., Les auteurs examinent les liens de causalité entre les variables de la politique monétaire, l'activité réelle et les rendements boursiers. Comme les prix d'actifs constituent une catégorie d'indicateurs avancés potentiels de l'activité économique ou de l'inflation, il se pourrait que la prise en compte de leur dynamique apporte une information utile pour la conduite de la politique monétaire. Cette question présente un intérêt tout particulier dans un régime de cibles d'inflation, où l'orientation de la politique monétaire est établie en fonction de l'inflation anticipée. La majorité des études empiriques sur la causalité ont pris pour point de départ la définition initiale de Granger (1969), mais les auteurs examinent ici les relations de causalité en partant de la définition plus générale proposée par Dufour et Renault (1998). En ce qui concerne les États-Unis, les auteurs ne trouvent pas d'élément à l'appui de la thèse selon laquelle les rendements boursiers sont un indicateur avancé des variables macroéconomiques considérées ou sont influencées par celles-ci, sauf dans un cas : les fluctuations de M1 tendent en effet à précéder celles des rendements boursiers. Qui plus est, la méthodologie des auteurs les amène à penser que les agrégats monétaires pourraient permettre de prévoir assez bien l'évolution du revenu et des prix aux horizons éloignés. On aurait par conséquent tort de nier l'importance des agrégats monétaires en se fondant sur le test usuel de causalité de Granger. Le schéma de causalité que dégagent les auteurs est compatible avec l'existence d'une courbe de Phillips (pour la dynamique de l'inflation) et d'une règle de Taylor dans le cas du taux d'intérêt. Les résultats sont très différents dans le cas du Canada. Les auteurs montrent que les prix d'actifs pourraient servir à prévoir l'évolution d'importantes variables macroéconomiques, à savoir les taux d'intérêt, l'inflation et la production, aux horizons pertinents pour la conduite de la politique monétaire. En outre, certains agrégats monétaires s'avèrent des variables causales plus robustes que le taux d'intérêt pour ce qui est de la croissance de la production et de l'inflation. Toutefois, les résultats des auteurs ne corroborent pas la validité de la courbe de Phillips et de la règle de Taylor. Enfin, il semble bien que l'emploi de données désaisonnalisées puisse grandement fausser les conclusions tirées au sujet des liens de causalité, aussi bien dans le cas du Canada que dans celui des États-Unis.