UNIVERSITE
DES
SCIENCES
SOCIALES
DE
TOULOUSE
CONseIL AFRJCAIN~A1GACHE 1
~O~R L'ENSEiGN[;tv1ENT SUPERŒUR 1
.
. M. E. S. -
OUAGADO
Arriv~e
THE5E
...12. JVI AI .
. UGOLI
Enreg t '
I.r 1~!:J~ .....
.._~~.~..~a..~s...n° ~..OÜ ·5.4 8 .
--""-_.._--
pour le Doctorat de 3e Cycle
en Economie Mathématique et Econométrie
ANALYSE
ECONOMETRIQUE
DU MARCHE DU CACAO
présentée et soutenue le 12
N'GBO AKE
JURY
Président
Monsieur J. J. LAFFONT, Professeur à l'Université des Sciences
Sociales de Toulouse
Suffragants
Monsieur C. CRAMPES, Professeur à l'Université des Sciences Sociales
de Toulouse
Monsieur Y ARAGON, Maître-Assistant à l'Université des Sciences
Sociales de Toulouse

---

UNIVERSITE des SCIENCES SOCIALES de TOULOUSE
PERSONNEL de l'UNIVERSITE
Année Universitaire 1983-1984
HONORARIAT
MM. VED EL, G. 0 f. L. H•
Professeur à l'Université de PARIS II,
G. Of. O.N.M.
doyen honoraire de la Faculté de Droit
et des Sciences Economiques de Paris
BARRERE A., 0 f. L. H.
Professeur honoraire, doyen honoraire de
Of. O.N.M.
la Faculté de Droit et des Sciences Economiques
de Paris
JAMES, 0 f. L. H .
Professeur honoraire, Membre de l'Institut
LASSEGUE,
Professeur à l'Université de Paris l
RAYNAUD, Of. L.H.
Professeur à l'Université de Paris II
ROUSSIER, Ch. L.H.
Professeur honoraire, ancien doyen de la
Faculté de Droit d'Alger
VI GRE UX , Ch. L.H.
Of. O.N.M.
Professeur honoraire
OURLIAC, Of. L.H.
Com. O.N.M.
Professeur honoraire - Membre de l'Institut
CLUSEAU, Ch. L.H.
Of. O.N.M.
Professeur honoraire
LETINIER, Ch. O.N.M.
Professeur honoraire
PALLARD, Ch. L.H. ; Ch. O.N.M.
Président honoraire
PROFESSEURS
MM. ISAAC,
Professeur de Droit Public
Président de l'Université
BOYER,
Professeur de Droit Civil
MERLE, Ch. L.H. ; Ch. O.N.M.
Professeur de Droit Criminel
MARTIN de la MOUTTE, Ch. O.N.M.
Professeur de Droit Civil
DUPEYROUX, Ch. O.N.M.
Professeur de Droit Administratif
VELLAS, Ch. L.H.
Professeur de Droit International Public
VINCENS, Ch. O.N.M.
Professeur de Législation Française des
Finances et de Science Financière
VIDAL,
Professeur de Droit Privé
DESPAX, Ch. O.N.M.
Professeur de Droit Privé
SICARD ,
Professeur d'Histoire des Institutions
SIORAT,
Professeur de Science Politique
GILLES,
Professeur d'Histoire du Droit
BARRERE J.
Professeur de Droit Privé
MAZERES,
Professeur de Droit Public
DEVILLEBICHOT,
Professeur de.Sciences Economiques
SEMPE,
Professeur de Statistique et Méthodes
d'Observa tion
ROUJOU de BOUBEE ,
Professeur de Législation Comparée
MOURGEON,
Professeur de Droit Public
... / ...

---

- 2 -
MM. GOUR,
Professeur de Droit Public
Vice-Président de l'Université
DAGOT,
Professeur de Droit Privé
ISAAC,
Professeur de Droit Public
SALETTE,
Professeur de Sciences Economiques
MOLINS-YSAL,
Professeur de Sciences Economiques
POUMAREDE,
Professeur d'Histoire du Droit
Melle BRUGUIERE,
Professeur d'Histoire du Droit
MM. SPITERI,
Professeur de Droit Commercial
MOLINIER,
Professeur de Droit d'Outre-Mer
COSTA,
Professeur d'Anglais
CABANIS,
Professe~r d'Hi~toire du Droit
SERLOOTEN,
Professeur de Droit Civil
BASTIER,
Professeur d'Histoire des Institutions
et des Faits Sociaux
ROUSSILLON,
Professeur de Droit Public
DUPEYRON,
Professeur de Droit Privé
TOMAS IN ,
Professeur de Procédure Civile
BAZERQUE,
Professeur d'Informatique
PISTRE ,
Professeur de Sciences de Gestion
CAPIAN,
Professeur de Sciences Economiques
BOUYSSOU,
Professeur de Droit Public
PINHAS,
Professeur de Mathématiques
MORIN,
Professeur de Sciences Economiques
ROZES,
Professeur de Droit Privé
PLAGNET,
Professeur de Droit Public
LAFFONT,
Professeur de Sciences Economiques
CRAMPES,
Professeur de Sciences Economiques
MESTRE ,
Professeur de Droit Privé
-
.-.
-
MATTEI,
Professeu r de Mathéma tiques
LLORENS,
Professeur de Droit Public
CHARGES de CONFERENCES
MM. LABAUVIE,
Chargé de Conférences de Sciences Economique~
LUDWIG,
Chargé de Conférences de Droit Public
ARLANDIS,
Chargé de Conférences de Sciences de Gestion
HERSANT,
Chargé de Conférences de Sciences Economique~
MARICHY,
Chargé de Conférences de Droit Public
LOUBET dei BAYLE,
Chargé de Conférences de Science Politique
BAUX,
Chargé de Conférences de Sciences de Gestion
COULET,
Chargé de Conférences de Droit Public
TOURNIE,
Chargé de Conférences de Droit Public
Vice-Président de l'Université.
AUBERT,
Chargé de Conférences de Sciences de Gestion
ALBOUY,
Chargé de Conférences de Science Politique
MANDEVILLE,
Chargé de Conférences de Droit Public
MI GUET ,
Chargé de Conférences de Droit Privé
Melle GUERRIERO,
Chargé de Conférences de Droit Privé
MM. SABIANI )
Chargé de Conférences de Droit Public
Vice-Président de l'Université
MARTIN P .M.
Chargé de Conférences de Drcit Public
. .. / ...

---

- 3 -
MAITRES-ASSISTANTS
!"'.rne SICA RD ,
Maître-Assistant d'Histoire du Droit
Mme CAMBOULI VES ,
Maître-Assistant de Droit Privé
Mme HEUZE,
Maître-Assistant de Mathématiques
M. LUGAN,
Maître-Assistant de Sociologie
Mme BRUGNES,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
MM. ARAGON,
Maître-Assistant de Mathématiques
DESMOUTIER,
Maître-Assistant de Sciences de Gestion
Melle ROUJOU de BOUBEE,
Maître-Assistant de Droit Privé
MM. BIANCONI,
Maître-Assistant de Science Politique
ASSARAF,
Maître-Assistant de Sciences de Gestion
Mme ALCOUFFE,
Maître-Assistant de Sciences de Gestion
M.
HEM,
Maître-Assistant de Droit Public
Mme ERNST M.C.
Maître-Assistant d'Anglais
MM. DIES,
Maître-Assistant de Mathématiques
DUPUY ,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
CAMPAN,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
Mme CALMETTE,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
Mme BONNES,
Maître-Assistant d'Anglais
MM. VILLEVIEILLE,
Maître-Assistant de Droit Public
COUZINET,
Maître-Assistant de Droit Public
LUNEL,
Maître-Assistant d'Histoire du Droit
ERNST C.
Maître-Assistant de Sciences de Gestion
PERARNAU,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
MARIS,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
lA..me TIGNOL,
Maître-Assistant d'Informatique
MM. LE POTTIER,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
GRELLIERE ,
Maître-Assistant de Droit Privé
ALCOUFFE A.
Maître-Assistant de Sciences Economiques
LECHUGA,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
Mme ROCA,
Maître-Assistant de Droit Privé
MM. MAZAN,
Maître-Assistant de Mathématiques
PARIENTE,
Maître-Assistant de Sciences de Gestion
Mme THERON M.
Maître-Assistant de Droit Public
MM. CA BANNE,
Maître-Assistant de Droit Public
ARSEGUEL,
Maître-Assistant de Droit Privé
BELLOC,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
Mme CABANIS,
Maître-Assistant d'Histoire du Droit
MM. CROUZATIER,
Maître-Assistant de Droit Public
MARTIN M.
Maître-Assistant de Science Politique
LA VIALLE ,
Maître-Assistant de Droit Public
HENG VONG,
Maître-Assistant de Droit Public
MARTY J.P.
Maître-Assistant de Droit Privé
REGOURD ,
Maître-Assistant de Droit Public
FREIXAS,
Maître-Assistant de Sciences Economiques
BARBIERI,
Maître-Assistant de Droit Privé
GRIMAUD,
Maî tre-Ass is tan t de Sc iences Economiques
Me He DIZEL,
Maître-Assistant de Sciences de Gestion
M.
PONCEYRI,
Maître-Assistant de Science Politique
lA..me BARTHET,
Maître-Assistant d'Informatique
MM. DEVEZE J
Maître-Assistant de Droit Privé
BOURGET,
Ma ître-Ass is tant d' Ang la is
COUDERC,
Maître-Assistant de Géographie
... / ...

---

- 4 -
pERSONNEL DETACHE
M. GALAN,
Maître-Assistant de Gestion, détaché à ABIDJAN
o
o
o
Mme ROULLAND,
Secrétaire Général de l'Université
o
o
0
PRESIDENT de la THESE
Suffragants:
L'Université n'entend pas approuver, ni désapprouver les opinions
pa rticul ières du candida t.
(

---

SOM MAI R E
Pages
INTRODUCTION
CHAPITRE l
- LE MARCHE MONDIAL DU CACAO
4
1.1. -
EVOLUTION DES ECHANGES
5
1.2.
-
FONCTIONNEMENT ET STRUCTURE DU MARCHE
7
1.2.1. -
Caractéristiques du produit
7
1.2.2. - Analyse de la production
9
1.2.3. - Caractéristiques de la demande
11
1.2.4.
L'organisation
internationale
du
cacao
13
1.2.5. -
Structure du marché
15
CHAPITRE II - MODELES ET SCHEMAS DE MODELISATION
18
II. 1 . - MODELE DE BAT EMAN
19
II. 2.
- MODELE DE BEHRMAN (1965)
22
II. 3. - MODELE DE BERHMAN (1968)
25
II.4.
- MODELE DE GOLDFELD et QUANDT
27
II. 5. -
MODELE D'ADAMS et BEHRMAN
29
II. 6. - SPECIFICATION DE GOURIEROUX et MONFORT
33
II. 7 • - SPECIFICATION DE MADDALA et TROST
35
II. 8.
- ANALYSE DE PECK
37
II. 9.
- REMARQUES
38

---

Pages
CHAPITRE III - MODELISATION DU MARCHE DU CACAO
40
111.1. - PRODUCTION
42
111.2. -
DEMANDE DE CONSOMMATION
45
111.3. -
DEMANDE DE STOCK
46
111.4.
FORMALISATION
OU
COMPORTEMENT
DE
LlO. 1. C. C. 47
111.5. - MODELE A DEUX REGIMES
5 1
CHAPITRE
IV
-
FORMATION DES
ANTICIPATIONS
ET ESTlMATION53
IV.1. - THEORIES
54
4.1.1.
-
Théorie des anticipations adaptatives54
4.1.2.
-
Théorie des anticipations rationnelles57
4.1.3.
-
Révision adaptative des anticipations58
IV.2.
ESTIMATION
DES
MODELES
A
ANTICIPATIONS
RATION-
NELLES
59
CHAPITRE V -
ESTIMATION DU MODELE
62
V.1.
- SPECIFICATION FINALE
63
5.1.1. - Production
65
5.1.2.
-
Demande de consommation
66
5.1.3.
- Demande de stock
66
5.1.4.
- Stock de l'O.I.C.C.
68
V.2.
- ESTIMATION ET RESULTATS
68
5.2.1.
- Définition et sources des données
68
5.2.2.
-
Estimation et commentaires
69

---

Pages
CHAPITRE VI.
-
SIMULATION ET PREVISION
93
VI.l.
-
SIMULATION
94
VI.2.
- PREVISION
11 6
CONCLUSION
123
ANNEXES
128
ANNEXE l
-
Données statistiques
129
ANNEXE II - Résultats économétriques
137
ANNEXE III - Réalisations aléatoires de prix
155
BIBLIOGRAPHIE
175
***

---

AVANT
PROPOS
Au te.'tme. de. c.e. t'tavaü,
me.b 'te.me.'tc.ie.me.ntb vont d'abo'td e.t
tout pa'ttic.uüè.'te.me.nt au. PW6e.Me.U't J. J. LAFFONT qui a d ùigé c.e.tte. thè.be..
Se.b 'te.ma'tque.b, be.b bugge.btionb e.t e.nc.ou'tage.me.ntb m'ont pe.'tmib d'é.daùc.ù
bie.n de.b pointb e.t me.ne.'t à te.'tme. c.e.tte. é.tude..
Je. VOud'taib e.nbuite. 'te.me.'tc.ie.'t le. PW6e.Me.U't C. CRAMPES d'avoù
ac.c.e.pté. de. pa'tUc.ipe.'t à c.e.:ju'tlj dt e.xame.n.
Ma 'te.c.onnaiManc.e. va aUMi à Monbie.u't Y. ARAGON, me.mb'te.
du ju'tlj qui m'a appo'tté. bOn aide., pou't bu'tmonte.'t c.e.'ttaine.b di66ic.ulté.b.
Ma g'tatitude. b'ad'te.Me. é.gale.me.nt au. P't06e.Me.U't J. VREZE qu.{
a btimulé. me.ô 'té.6le.xionb.
Enùin me.ô 'te.me.'tc.ie.me.ntb vont a touô c.e.ux qu.{ ont c.ontûbué.
à l'é.labo'taUon de. c.e. t'tavait

---

"Leb mathémat-iqueb bOnt un iangage"
J. GIBBS.
INTRODUCTION

---

Nous
proposons
une
analyse économétrique du marché
mondial
du
cacao
en
tenant
compte
du
rôle
très
important
de
l'Organisation
Internationale
du
cacao
(1),
car
comme
l' écrit
MALINVAUD
( 2)
"L'économie
est
la
science
qui
étudie
comment
des
ressources
rares
sont
employées
pour
la
satisfaction
des
be soins
des
hommes
vivant
en
société
elle s'intéresse d'une part aux opérations essentielles que
sont
la
production,
la
distribution
et
la
consommation
des
biens,
d'autre
part
aux
institutions
et
aux
activités
ayant
pour
objet
de
faciliter
ces
opérations".
Il
faut
en
effet,
dans
l'analyse
économique,
s'intéresser
aux
institutions entrant dans le jeu économique.
Le
marché
du
cacao,
comme
la
plupart
des
produits
de
base
(3)
pose
l'épineux
problème
de
l'instabilité
et
du
niveau
des
pr ix.
Il
est
à
noter
que
les
produits
de
base ont une part
très
importante dans
les
échanges
inter-
nationaux.
En effet,
38% des exportations mondiales portent
sur
les
produits
pr imaires
qui demeurent
la source pr inci-
pale
de
devises
des
pays
du
Tiers
Monde.
Les
produits
de
base
représentent
parfois
jusqu'à 80
% des
exportations
des pays en voie de développement (4).
l 1 ) - Vanb toute. la bu-ite. l 'O'rganüat,{on be.'ra notée. O.l.C.C.
l Z) - Vo -i 'r MAU NVAUV l198Z), p. 1 •
.,
l3 )
JACMART
l1980),
p.
donne.
une.
dé6in-it,{on
p'réC.-ibe.
de.b p'rodu-itb de. babe..
l 4 )
-
Vanb
toute.
la
bUUe. C.e.b
paYb
be.'ront
dénorrméb
P.V.V.

---

-
2 -
En
1980,
la
production
de
cacao
en
Côte
d'Ivoire
était
de
l'ordre
de
420.000
tonnes
alors
qu'elle
était
de
150.000
tonnes
en
1967,
elle
a
presque
triplé.
Cette
production représente près du quart de la production mondiale
et
la
Côte
d'Ivoire
en
est
le
premier
producteur
mondial.
La
Communauté
Economique
Européenne
quant
a
elle
absorbe
pres
de
50
%
des
importations
et
les
Etats-Unis
en
sont
le
premier
importateur.
En
1979,
les
exportations de
cacao
représentaient
27
% du
total
des
exportations
de
la
Côte
d'Ivoire
et
celles
du
café,
de
l'ordre
de
30,5
%
a
eux
deux,
le
café
et
le
cacao
constituent
plus
de
la
moitié
des
exportations
nationales.
C'est
dire
qu'ils
demeurent
une source importante de devises qui permettront de financer
les
importations.
Nous
pouvons
souligner
que
le
cacao
a
un
rôle
primordial
dans
l'économie
ivoirienne
qui
est
par
conséquent
soumise
aux
vicissitudes
du
marché.
C'est
pour
cette
raison
que
dans
cette
étude,
nous
avons
abordé
le
problème
de
la
prévision
des
recettes
d'exportation
du
cacao
conditionnelle
a
l ' instabili té
des
cours
mondiaux
c'est
à dire qu'au
lieu
de
mettre
l'accent
sur
les
causes
de
l'instabilité
qui
sont
connues,
nous
avons
agi
comme
un
"Pr ice-Taker"
cherchant
a
obtenir
une
bonne
prévision
des
recettes
a
partir
du
marché
tel
qu'il
est,
disons
une approche positive.
Pour ce
faire,
nous
avons estimé un modèle économé-
trique
et
réalisé
des
simulations
pour
essayer
d'analyser
la
politique
de
stabilisation
de
l'O.LC.C.
par
l'intermé-
diaire
du
stock
régulateur.
Comme
tout
modèle
est
lié
a
son
utilisation,
nous
avoqs
cherché,
plutôt
que
d'avoir
un modèle très
explicatif,
à obtenir un modèle très simple
nous
permettant
de
mettre
en
relief
les
caractéristiques
essentielles
du
marché.
Nous
n'avons
ni
la
prétention
ni l'ambition dans ce travail, d'expliquer le fonctionnement
détaillé
du
marché,
tâche
qui
serait
quasi
impossible
compte tenu de sa complexité et surtout de nombreux facteurs

---

-
3 -
non
quantifiables
qui
interviennent.
De
toute
évidence,
la
notion générale de modèle M d'un ensemble de phénomènes
empiriques
E
est
donné
par
la
définition
que
M est
un
modèle
de
E
dès
que
M peut
être
utilisé
pour
répondre
à un certain nombre de questions concernant E.
M est alors
une
imitation,
une
simplification mais
non
une
copie
(1).
Nous
commençons
d' abord
par
décrire
le
fonctionne-
ment
et
l'évolution
du
marché du
cacao
avant
de
présenter
le modèle que nous avons construit.
(7)
- VO{{ BARTEN l 7987).

---

CHA P I T R E
-
l
-
LE MARCHE MONDIAL DU CACAO

---

5-
1.1. -
EVOLUTION DES ECHANGES
Les produits de base ont posé des problèmes commer-
ciaux aux P.V.D.
jusqu'en 1970
et ensuite les pays dévelop-
pes
en
ont
subi
certaines
conséquences.
En
1977,
le
cacao
représentait 2 % des exportations mondiales.
La dépendance géographique des P.V.D. est significa-
tive
en effet,
leurs exportations vers
les pays dévelop-
pes
représentaient
environ
70
%
de
leurs
exportations
totales
en
1977,
ce
qui
rend
leurs
économies
sensibles
aux fluctuations dans les pays industrialisés.
Depuis
1970,
le
commerce
des
produits
de
base
a
été
inf l uencé
par
des
événements
monétaires,
les
pr ix
du
pétrole
ainsi
que
l'inflation
mondiale,
car
avec
le
système
monétaire
de
change
flexible,
une
variation
des
cours
du
dollar
par
exemple,
"ce teris
paribus",
a
une
incidence
sur
le
cours
évalué
en
monnaie
nationale.
Il
y a donc un risque de change qui peut entrainer soit des per-
tes soit des
bénéfices
sans rapport direct avec
le marché.
Un
problème
important
du
marché
des
produits
de
base
et
en particulier celui du cacao est la spéculation qui prévaut.
Cette
spéculation
qui
a
parfois
son origine dans
des
pro-
blèmes
autres
qu'économiques
peut
être
une
des
causes
de l'instabilité des prix.
Le cacao
fait
partie des
produits dont
la cotation
est
réalisée
en
bourse,
son
cours
est
par
conséquent

---

-
6-
susceptible
d'être
instable
il
est
d'ailleurs
le plus
instable parmi
les
produits exportés par
les
P.V.D ..
Cette
instabili té
semble
également
le
fait
de
distorsions
entre
l'offre
et
la
demande,
notamment
a
cause
des
incidents
climatiques.
Depuis
1972,
les prix sont restés relativement
élevés
atteignant
un
niveau
record
en
1977.
Mais
à partir
de
1980,
les
prix
ont
rechuté.
Pendant
la
seule
annee
1980,
il Y a eu une baisse de près de
30 %.
Cette instabi-
lité des cours a des conséquences défavorables sur l'écono-
mie
des
pays
exportateurs
et
peut- être
par
ricochet
sur
celle
des
pays
industrialisés.
De
plus
cette
instabilité
semble
s'aggraver
du
fait
même
de
l ' instabili té
générale
mondiale
(1).
On
constate
souvent qu'il
Y a
démesure
dans
le rapport entre les pourcentages de variation de la produc-
tion
et
les
pourcentages
de
variation
des
prix.
Un
cas
symptomatique
est
celuI.
du
cacao
ou
une
baisse
de
10
%
de
la
production
entraîne
une
hausse
de
100
%
des
prix
(2).
Le degré
d' instabili té
des
cours
a
été estimé à 27 %
sur la période 1968-1977 (3).
Les
variations
continuelles
soulignent
l'extrême
sensibilité des
prix
aux moindres événements,
à la moindre
opération
de
spéculation.
Les
producteurs
ont
dénoncé
le
faible
niveau
des
cours
ainsi
que
leur
instabilité,
il
y
a
eu
pr ise
de
conscience
internationale,
une
sorte
de
"noosphère",
des
concertations
se
sont
engagees
qui
ont
abouti
a
la
création
de
l'O. I.C.C.,
au
programme
in-
tégré de la C.N.U.C.E.D.
(4), et dans le cadre du marché com-
mun
à
la
création
du
STABEX
qui
est
un
fonds
finançant
les
pertes
d'exportation
dues
à
une
baisse
des
prix
de
certains produits de base exportés par les pays de l'A.C.P.(5).
lI)
- P~obi~m~b E~onomiqa~~~ du 19.7.78.
(2)
-
~~ nut i~ ~ab ~n 1977.
(3)
- Vo{~ JACMART (1980)
L~ d~g~~ d'{nbtab{i{t~ ~bt ~ai~ui~
~omm~
i~
~O~nn{~{~nt
dê
va~{at{on
d'un
t~~nd
I{nia{~e.
(4)
- CNUCEV: Conni~~n~~
d~b Nat{Onb Un{~b pou~ i~ Comm~~~~
~t i~ V~v~iopp~m~nt.
(5)
A.C.P.: An~{qu~, Ca~a{b~b, Pa~{n{qu~.

---

-
7 -
1.2. -
FONCTIONNEMENT ET STRUCTURE DU MARCHE
1.2.1. - CARACTERISTIQUES DU PRODUIT
Ces
caractéristiques
sont
importantes
car
elles
nous
permettent
de
mieux
comprende
la
localisation
de
la
production
mondiale
et
par
sui te,
la
réaction
tardive
de l'offre engendrée par une variation de prix ainsi que des
variations accentuées de l'offre.
Le
cacao
est
un
produit
agricole
dont
l'exigence
principale
est
d'ordre
climat~que.
Le
cacaoyer
pousse
dans
les
regl.ons
intertropicales
qui
par
leur
température
à peu près constante et leur degré hygrométrique lui assu-
rent
la
chaleur
et
l'humidité nécessaires à son développe-
ment.
En
effet,
la
température
optimale
est
d'environ
25°C
en
moyenne
annuelle,
l'écart
n'excédant
pas
4°C.
La
pluie
quant
a
elle
doit
dépasser
125
centimètres
par
an,
sans
longue
période
de
sécheresse
et
l'altitude
ne
doit
pas
excéder
300
mètres
au
dessus
du
niveau
de
la
mer
(1).
Ces exigences imposent une concentration géographi-
que de la production.
Les
plantations ne deviennent
rentables
que
vers
la
cinquième
ou
sixième
annee,
il
y
a
donc
une
longue
maturation.
Les
coûts
d'établissement
de
nouvelles
planta-
tions sont relativement élevés,
les travaux d'entretien sont
en
général
limités
une
fois
la
production
entamée.
Il
faudrait
cependant
ajouter
les
coûts
de
traitement
de
la
cacaoyère,
très
fragile
aux maladies
ainsi qu'aux atta-
ques d'insectes.En ce qui concerne les coûts d'exploitation,
(1J
- Pou~ ceb élémentb VO{~ VAN VER HAEGEN 119(8)

---

-
8 -
les
salaires
en
représentent
la
maJeure
partie
car
la
production
du
cacao
est
intensive
en
travail,
c'est
donc
un
produit
a
la
fois
économique
et
social
pour
les
pays
producteurs
qui
disposent
en abondance du
facteur
travail,
car
le
cacao
est
exclusivement
produit dans
les
P.V.D.
et principalement en Afrique et en Amérique Latine.
Il
existe
toutefois
plusieurs
variétés
de
cacao
selon
le
degré
de
fermentation.
On
constate
ainsi
des
dif férences
de
pr ix
entre
elles,
les
pr incipales
qual i tés
de
base
traitées
en
bourse
portent
les
noms
commerciaux
d'Accra
(Ghana)
et
Bahia
(Brésil).
Le
cacao
des
autres
pays
se vend d'ordinaire
au prix de
l'une
de
ces
qualités
éventuellement augmenté d'une prime ou diminué d'une déprime.
Les différences entre ces qualités n'étant pas très signifi-
catives,
nous
pouvons
parler
d'un
prix
mondial
du
cacao.
Les
produits
dérivés
sont
principalement
la
pâte
et
le
beurre
de
cacao.
Il s
servent
essentiellement
dans
la
fabrique
de
chocolat
mais
le
beurre
sert
également
en
confiserie,
en
parfumerie,
dans
les
cosmétiques
et
même en pharmacie bien qu'en quantité très minime.
Le
cacao est
stockable mais
semble-t-il
la qualité
des
fèves
se
détériore
assez
rapidement
au
stockage
surtout
dans
les
pays
producteurs,
les
conditions
sont
mauvaises
à
cause
de
l'humidité,
le
cacao
perdrait
son
arôme
et
donc
sa
valeur
marchande
au
bout
d'une
annee
de
stockage ce qui pose
bien entendu des problèmes straté-
giques aux pays producteurs qui ne peuvent nullement détenir
les
stocks
de
leur
produit.
La
détérioration
par
contre
en
Europe
ou
aux
Etats-Unis
ne
débutera
qu'après
trois
annees
de
stockage
ou
même
plus
si
certaines
précautions
sont prises.
Le
cacao
n'q
pas
réellement
de
substitut
mais
des tentatives ont été faites,
visant à remplacer le beurre

---

-
9 -
de
cacao
par
certaines
graisses
végétales
(soja
par
exem-
ple) .
Les
exigences
climatiques
que
nous
venons
de voir,
rendent le cacaoyer évidemment très sensible aux variations
météorologiques
et
ainsi
les
plantations
connaissent
des
rendements
aléatoires.
Les
fluctuations
annuelles
de
la
production
peuvent
être
de
grande
amplitude.
Cependant,
il
faudrait
signaler
que
les
vicissitudes
climatiques
ne
sont
pas
seules
responsables
de
l'instabilité
de
la
production.
En
effet,
la
faiblesse
ou
le
niveau
élevé
des
prix
peuvent
pousser
le
producteur
a
un
relâchement
ou a une motivation dans l'exploitation ce qui entraîne
une variation de la production.
1.2.2.
-
ANALYSE DE LA PRODUCTION
Précédemment nous
avons vu que les exigences clima-
tiques
du cacao
conduiraient
inéluctablement à une
concen-
tra tion
géographique
de
la
production.
En
ef fet,
en
1980
la
production africaine
représentait
63
% de
la production
mondiale
et
celle
de
l'Amérique
Latine
30
%,
ces
deux
régions
produisant
ainsi
93
%.
Les
plus
gros
producteurs
sont
la
Côte
d'Ivoire,
le
Brésil,
le
Ghana,
le
Nigéria
et
le
Cameroun.
Ces
pays
africains
fournissent
94,2
%
de
la
production
africaine
et
les
cinq
pays
totalisent
77,2
% de
la
production
mondiale.
En
1983,
la
production
de
ces
pays
est
estimée
a
pres
des
trois
quarts
de
la
production
mondiale
avec
respectivement 25
%,
20
%,
12 %
10
% et
7
% du
total
mondial
(1).
Il
Y a
donc à la
fois
concentration
géographique
et
concentration
dans
quelques
pays grands producteurs.
7)
-
GRAL L (7 98 3 )

---

-
10 -
Il
Y a
une
augmentation tendancielle de
la produc-
tion
qui
est
déjà
très
souvent
supérieure
à
la
demande
et des projections effectuées par la F.A.O. (1) et l'O.l.C.C.
montrent
que
la
production
risque
d'atteindre
en
1985,
1,9
millions de
tonnes,
soit
une
augmentation
de
20
% par
rapport à
la production de
1980.
Cette tendance à l'augmen-
tation est due à une meilleure exploitation par l'intensifi-
cation des travaux de pulvérisation de fongicides et d'insec-
ticides
et
à
une
amélioration
agronomique
des
plantes.
Nous
avons
mentionné
que
la
production
pouvait
. ,
varier
de
manlere
très
accentuée
pour
peu
qu'il
y
ait
excès
de
pluie
ou
insuffisance.
C'est
ainsi
que
de
1965
à
1966,
il
Y a
eu
une
baisse
de
23
%,
de
1969
à
1970,
,
une
augmentation
de
16
%,
de
1972
a
1973
une
chute
de
12
%, de
1976
à
1977
une
baisse
de
11
g.
o ,
de
1977
à
1978
une
hausse
de
12
% et
de
1979
à
1980
une
hausse de
9
%.
Ces chiffres illustrent bien la variabilité de la production
même d'une année à l'autre.
La
production
du
cacao
se
caractérise
par
une
rigidité par rapport aux variations des cours, cette rigidi-
té est essentiellement due à la longue maturation du produit.
L'élasticité
prix
de
l'offre
est
nulle
à
court
terme
et
de 30 % à long terme (2).
On signalera que,
compte tenu du délai de maturation,
la
décision
d'accroître
les
capacités
de
production
afin
d'augmenter
la
production
est
prise
a
la
date
t
et
la
production
ne
devient
effective
qu'à
la
date
t+ k, k
étant
le
délai
de
maturation
(3).
La
décision
est
ainsi
prise
\\ 1) - F.A.O.
: Food and Ag~i~ultu~e O~ganization.
(2)
Cel>
é.lal>ti~ité.l>
de
Be~hman bont
~ité.el> danl>
JACIv1f1..RT
( 1980 )
P •
6 a,
eUe b
b e ~ aie nt
plu b
i n 60 ~ma t ion n eUe l>
l>i
on
~onnaibbait
le
mod~le
é.~onomé.t~ique boub
fa~ent
atjantpe~mil> -de
leb
el>time~ -c.CH -banl>~e
mod~le
on
ne
peut
pal>
be
6ai~e
une
idé.e -du
long
te~me.
(3)
/<
ebt
ebtimé.
à
6
anl>
envi~on mail>
tend
à diminue'i.
ave~ lel> p~og~èb ag~onomiqueb.

---

-
11 -
conditionnellement
a
l'information
disponible
au
temps
t.
Les
producteurs
anticipent
donc
le
prix
de
la
période
t+~.
En
pratique
cette
anticipation
et
essentiellement
basée
sur
le
prix
en
vigueur
Tout
se
base comme
si
les
producteurs
espèrent
que
le
prix
de
la
période
t
soit
au moins
maintenu en
t+~.
Ceci
explique en
partie
le
fait
que tous
les
6 ans
une hausse de la production et parallè-
lement
une
baisse
du
prix
sont
suivies
par
le
mouvement
inverse.
Par
exemple
en
1966
chute
de
la
production
et
hausse
des
cours,
1972
augmentation
de
la
production
et
baisse
des
prix
et
en
1977
rechute
de
la
production
et
remontée des prix.
1.2.3. - CARACTERISTIQUES DE LA DEMANDE
Autant la production est géographiquement concentrée
autant la consommation l'est.
En effet,
en
1980,
la consom-
mation aux Etats-Unis a
représenté
10 % de
la consommation
mondiale
mais
cette
part
a
une
tendance
a
la
baisse
car
elle
valait
14,2
~
en
1975.
Celle de ,l'Europe
Occidentale
était de
36,2 % et enfin celle de l'Europe de l'est 14,4 %.
l'Europe consomme plus de la moitié du cacao.
En
1977,
le
cours
élevé
a
ralenti
quelque
peu
la
consommation
et
pendant
les
trois
annees
suivantes,
la faiblesse des cours a permis une reprise de la consomma-
tion.
Il
y
a
tout
de
même
dans
l'ensemble
une
légère
tendance
a
l'augmentation.
Mais
une
sensible
progression
de la consommation se heurte à certaines difficultés notam-
ment
dans
l'industrie
du
chocolat
en
raison
de
l' utilisa-
tion
de
produits
de
substitution
du
beurre
de
cacao
et
de
la
révision
des
techniques
de
fabrication
(1).
Même
si les pays occidentaux restent les principaux utilisateurs,
(1)
- Voit
Ba.nque.
SUVAAIERIS
(1981).

---

-
12 -
la
consommation
dans
les
pays
producteurs
commence
a
se
développer
car
ces
pays
voudraient
valoriser
au
moins
en
partie
la
matière
première
sur
place
et
présenter
des
produits plus compétitifs et plus stockables.
En
ce
qui
concerne
les
élasticités
de
la
demande,
il
est
admis
que
par
rapport
au
prix
elle
est
faible.
Dans
JACMART
(1),
on
relève
que
l'élasticité
prix
est
de
0,3,
0, 1,
et
0, 6
respectivement
dans
les
pays
développés,
les P.V.D.
et dans
les pays de l'Est,
l'élasti-
cité
rapport
au
revenu est nulle dans
les
pays
développés.
Par
contre
la demande est élastique par
rapport au revenu,
1,4
dans
les
P.V.D.
et
1,2
dans
les
pays
de
l'est.
Une
élastici té
revenu
élevée révèle
dans
un
sens
qu'un
marché
n'est pas saturé,
c'est certainement le cas dans les P.V.D.
ainsi que dans
les pays de l'Est.
Des études ont été faites
(2)
pour
calculer
les
élasticités
croisées
par
rapport
au
sucre
pour
voir
la
complémentarité
ou
la
substitution
mais
les
résultats
ne
sont
pas
significatifs.
On signalera
toutefois
que
ces
élasticités
varient
énormément
d'une
étude
à
une
autre
c'est
ainsi
que
dans
Van
der
HAEGEN
(3),
l'élasticité revenu de la demande mondiale est faible,
elle varie selon les calculs entre 0,25 et 0,57
;
l'élasti-
cité prix quant à elle est estimée entre -
0,20 et -
0,47.
On
remarquera
que
dans
la
demande,
tout n'est
pas
immédiatement
consomme.
Une
partie
est
stockée
à
des
fins
de
précaution ou
de
spéculation.
Cette partie
non utilisée
sera
appelée
demande
de
stock
par
opposition à
la
demande
de consommation. La demande spéculative relève d'anticipations
sur
certaines
variables
notamment
sur
les
prix.
Si
par
exemple
le
bruit
court
qu'une
pénurie risque d'avoir
lieu,
les
acheteurs
sont
prêts
à acquérir
le
produit
à des prix
17 J - vi i à c..i.t i .
1z) - VO{'[ BEHRIJAN (7968).
13 ) - Vi ià c. { t i .

---

-
13 -
doubles (exemple
de
1977)
de
ceux
qu'ils
auraient
refusé s
en
période
normale.
Les
acheteurs
craignant
des
hausses
plus
élevées,
voire
la
pénurie,
constituent
leur
stock
au maximum.
1.2.4. - L'O.I.C.C.
L'organisation
internationale
du
cacao
a
été
creee
par
l'accord
international de
1972,
elle continue d'exister,
assume la
mise
en
oeuvre
des
dispositions
des
différents
accords
(1972,
1975,
1980)
et
en
contrôle
l'application.
Ce n'est
pas
une
organisation
de
producteurs
a
vocation
monopolistique,
cherchant
à fixer
le
prix mais
une organi-
sation regroupant à
la
fois
les
producteurs
et
les
consom-
mateurs dont les principaux objectifs sont les suivants
(1).
1)
atténuer
les difficultés
économiques qui persis-
teraient
Sl
l'adaptation
entre
la
production
et
la
consommation
ne
pouvait
être
assuree
par
le
marché.
2) réduire les fluctuations de prix.
Pour
atteindre
ses
objectifs,
l'O.I.C.C.
dispose
essentiellement
d' un
stock
régulateur,
car les
contingents
d'exportations
qui
avaient
été
proposes
dans
les
accords
de
1972
et
1975
n'ont
pas
été
respectés
et
appliqués
de
telle
sorte
que
ces
mesures
ont
été
retirées,
lors
du
dernier
accord de
1980.
Nous
rappelons
brièvement
le
fonc-
tionnement
du
stock
régulateur.
L'accord
fixe
les
prix
minimal
et maximal
ainsi
que
les
prix d'intervention infé-
rieur
et
supérieur.
La
poli tique
du
stock
régulateur
est
déterminée
par
rapport
a
un
prix
indicateur
calculé
par
l'O.I.C.C.
Lorsque ce prix se trouve au niveau ou au dessous
\\ 1 ) - VO{~ CNUCEV [19801.

---

-
14 -
d~
prix
d'intervention
inférieur,
l'O.I.C.C.
achète
les
quanti tés
nécessaires
pour
faire
remonter
le
prix
indica-
teur
au
dessus
du
pr ix
d'intervention
infér ieur
et
quand
le
prix
indicateur
augmente
c'est
l'opération
inverse
qui se produit.
La capacité du stock régulateur est fixée à 250.000
tonnes,
il
est
important
de
noter
que
les
opérations
du
stock
régulateur
se
font
au
pr ix
courant
du
marché
c'est
à dire au prix d'équilibre; ceci est différent de certaines
poli tiques
de
contrôle
où
lorsque
le
pr ix
est
en
dehors
de
la
marge
de
fluctuations
autorisées,
le
prix
devient
exogène,
établ issant
alors
une
situation
de
déséquilibre.
L'O.I.C.C.
peut
être
considérée
en
quelque
sorte
comme
un
agent
économique
ordinaire
intervenant
sur
le
marché.
Ses
opérations
peuvent
se
faire
parfois
à
des
fins
de
renouvellement du stock (1).
Schématisons
les
opérations
du
stock
outil
de
la manière suivante :
PM
PIS
_ jjB < 0
PINO
> a
PlI
Pm
où
PM
prix maximal
Pm
prix minimal
PINO : prix indicateur
PIS
prix d'intervention supérieur
PlI
prix d'intervention inférieur
( 1 )
-
Pout
de6
dé.ta..i.l6
6ut
le6
opé.'la.t.i.OYl6
du
6tOC.fl. 'lé.gula.-
teu1,
vo.i.'l O.I.C.C.
[1981).

---

-
15 -
Formellement
le
comportement
de
l'O.I.C.C.
peut
être
vu
comme
la
minimisation
du
carre
de
l'écart
entre
le
prix
observé
et
un
prix
qui
serait
représenté
par
la
moyenne
des prix maximal et minimal
(1).
1.2.5. - STRUCTURE DU MARCHE
Il
existe
deux
marchés,
l' un
au
comptant,
l 1 autre
à
terme.
Le
marché
au
comptant
couvre
les
transactions
physiques c'est à dire leur livraison effective ou différée.
Les
transactions
a
terme n bnt
pas
pour
but
de
livrer
les
produits physiques mais de prémunir les contractants contre
les
variations
de
prix,
ou bien de
spéculer.
Mais de
plus
en
plus,
il
commence
à
avoir
transaction
effective
au
terme du contrat.
L'analyse
précédente
de
la
production
de
cacao
nous
a
permis
de
constater
la
forte
concentration
geogra-
phique
de
la
production
en
Amérique
Latine
et
en
Afrique
et
que
cinq
producteurs
a
eux
seuls
détiennent
77,2
%
de la production.
Cette concentration de l'offre pousserait
à croire en
la
capacité
de
ces
pays
de
pouvoir
manipuler
les
prix
en
leur
faveur
si
la
réalité
n'était
autre.
En
effet,
ces pays ne peuvent influencer de manière significa-
tive les prix pour plusieurs raisons :
1)
Ils
ne
peuvent
stocker durablement
leur
produc-
tion
et
se
retirer
du marché
en a-ttendant des
jours meil-
leurs
pour
des
raisons
de
conditionnement,
mais
également
pour
des
raisons
d'ordre
économique
car
le
stockage
coûte
cher et il y a un manque à gagner compte tenu de la produc-
tion qui
n'est
pas
vendue.
L'affectation de
la production
1)
Uyl
bé.iou'C.
au
b{è.ge.
de.
~lo'C.gaYl{bat{OYl
a
é.té.
t'C.è.b
n'C.Uc.tue.ux
.;
de.b
di.bc.uH {OYlb _ ave.c.
~e.
'C.e.bpOYlbab~e.
de.
~a d{V{b{OYl é.c.oYlom{que. Yloub
OYlt
pe.'C.m{b
d'é.c.~a{'C.­
C.{'C. c.e.'C.ta{Ylb PO{Yltb.

---

-
16 -
a
des
usages
non
traditionnels
(destruction)
est
moins
coûteuse que l'entreposage mais le manque a gagner demeure.
Ces
mesures
ne
peuvent
pas
être
ef f icaces
a
court
terme
car
les
pays
consommateurs
détiennent
d'importants
stocks
qui pallieraient d'éventuels retraits du marché.
2)
Pour
que
ces
pays
puissent
contrôler
les
prix,
il faut d'abord une entente entre les principaux producteurs
(ce
qui
n'est
pas
le
pl us
facile),
ensui te
que
le
retrait
soit
prolongé
or
nous
savons
que
ces
pays
sont
plus
ou
moins
dépendants
des
recettes
du
cacao,
n'ont
pas
les
memes
problèmes
économiques
et
meme
politique~
et
par
conséquent
la
tricherie
risque
de
s'installer
rapidement
et l'action n'aura pas porté.
L'exemple de la Côte d'Ivoire
est très significatif à ce propos.
En 1980, la Côte d'Ivoire
a refusé à tort ou à raison de participer à l'accord interna-
tional
estimant
que
les
prix
garantis
étaient
faibles.
Ce
refus
a
certainement
enlevé
du
poids
a l ' accord.
Elle
s'est donc retirée du marché,
entraînant avec elle certains
producteurs.
Le
résultat
ne
siest
pas
fait
attendre
quelques semaines plus tard,
la Côte d'Ivoire se retrouvait
seule
avec
ses
stocks
qu'elle
a
finalement
remis
sur
le
marché,
c'est
dire
que
les
producteurs
ne
sont
pas
en situation de dominance.
Du côté de la demande à part quelques grands impor-
tateurs
comme
les
Etats-Unis,
la
consommation
est
bien
répartie
entre
les
différents
pays.
En
1980,
les
Etats
Unis
également,
non satisfaits des dispositions de l'accord
de
1980,
ont refusé d'y participer,
ce qui n'a pas pourtant
empêché l'accord d'être mis en oeuvre et appliqué.
On
comprend
donc
bien,
que
malgré
la
position
dominante
quanti tati vement
de
certains
producteurs
et
consommateurs,
ceux-ci
ne
pourront pas
réellement contrôler

---

-
17 -
le marché
nous pouvons donc estimer que la marché,
grosso-
modo est concurrentiel.
Le
marché du
cacao se caractér ise par une r igidi té
de
l'offre et de
la demande
à court terme.
Des changements
minimes de l'équilibre offre-demande transforment subitement
une
situation
en
faveur
des
producteurs
ou
des
acheteurs
en une situation qui leur est défavorable.
c'est
donc
les
caractér istiques
de
ce
marché
que
, ' ,
/1
,
nous
avons
essaye d' lmplementer
dans
un modele
économétri-
que.
Mais
auparavant,
présentons
les
modèles
existant.

---

"L'exi6ten~e
d'analogie6
ent{e
le6
~a{a~tl{e6
60ndamentaux
de
diveue6
thé.o{ie6
implique
l'exi6ten~e
d'une
thé.o{ie
gé.né.{ale
qui
e6t
6ou6-ja~ente
aux
thé.o{ie6
pa{U~UUl{e6
et
et
qui
le6
{aHemble
en
pa{tant
de
~e6
~a{a~­
tl{e6
6ondamentaux".
E. H. MOORE
CHA P I T R E
-
II -
MODELES ET SCHEMAS DE MODELISATION

---

-
19 -
L'implémentation
de
la
structure
du
marché
en
un modèle économétrique estimable rencontre des difficultés
,a cause des données et du fonctionnement meme du marché
(1).
Pour
ce
faire,
on est amené à
des
nécessaires simpli-
fications
approximations
des
formes
fonctionnelles,
utilisation
de
variables
"proxy",
etc.
que
nous
verrons
dans les modèles suivants.
II.1.
- MODELE DE BATEMAN (2).
Le
but
de
ce
modèle
est
d'expliquer
l'offre
de
cacao
au
Ghana
(3e
producteur)
et
ne
prend
pas
en
compte
la
demande.
On
suppose
que
le profit espéré est essentiel-
lement
déterminé
par
les
anticipations
des
prix
futurs.
Aussi
la
relation
entre
la
superficie
plantée
et
les
prix
anticipés est formulée comme suit :
'V
.v
( 2. 1 )
X
=
t
ao -ta 1 Pt
+ a 2 Ct + Ut
n
1:
,
{( P~+i) /( l+r)i}
""
i=o
ou
Pt =
n+l
n
1:
{(C t+i )
(l+r)i}
/
'"
i=o
et
Ct =
n+l
avec:
X
= nombre d'arbres en t
t
\\ 1]
-
Ce.b
p'roblème.b
ont
é.té.
d{bC.u.té.b
pa.'r
Ada.mb
da.nb
ADAMS
e.t BEHRMAN \\19181
c.ha.pit're. 3.
\\2]
- Le. modèle. e.bt p'ré.be.nté. da.nb BATEMAN l19651.

---

-
20 -
P * . = prix anticipé du cacao en t+i
t +l
Ct + = prix anticipé du café en t+i
i
r
= taux d'actualisation subjectif du producteur.
Le
prix
du
café
est
inclus
car
pour
l'auteur,
a cet te pér iode,
le café était considéré comme une alterna-
tive au cacao.
Les
mouvements
des
prix
actuels
influençant
les
anticipations
concernant
le
futur,
on
suppose
que
les
anticipations
se
forment
de
manlere
adaptative
c'est
a
dire :
,...
" . . ,
AI
Pt - ~t-1) = S (Pt - p(t - 1))
( 2 . 2 )
,-J
rv
Ct - Ctt -1) = y (Ct - 1t - 1))
En
substituant
Pt
et
Ct
des
équations
( 2 . 2 )
dans
( 2 . 1 ) nous obtenons
( 2 • 3 )
a
S
o
avec
La
substitution
introduit
l'autocorrélation
mais
l'inconsistance
qui
en
résulte
peut
être
éliminée
par
des techniques, appropriées
(1)
Ne disposant
pas
de
données
sur
le
nombre d 1 arbre~
l'auteur
suppose
une
relation
linéaire
entre
la production
potentielle
et
les
arbres
plantés
antérieurement en tenant
compte
du
délai
de
maturation,
des
piques
de
production
ainsi
que
de
la
stagnation
du
rendement
apres
un
certain
nombre d'années.
( 7 )
- HENVRY ~t MIZON (7978) mont1~nt
qu~ ~'auto~o11é~ation
n'eot
pao
601~ément
un~
nu{oan~e
maio
p~ut
~t1~
un~ o{mpl{6i~ation.

---

-
21
-
Pour
la
production
effective,
il
introduit
les
facteurs
climatiques
tels
le
degré
pluviométrique
qui
ont
un
rôle
déterminant
sur
les
rendements.
L'équation
de
récolte
est
une
équation
de
différences
premleres
ou
b
et
b
représentent
les
rendements
aux
périodes
k
et
l
2
s
(à partir de s
le rendement est supposé constant),
Qt = récolte de cacao
R
= influence de la pluie
t
H
= variable humidité
t
Pt = prix du cacao
k = nombre d'années
a
partir duquel
commence
la production
s = nombre d'années à partir duquel le rendement et maximal.
Les
équations
(2.3)
et
(2.4)
sont ensuite combinées
pour
obtenir
une
équation
en
termes
de
variables
observa-
bles ; après réparamétrisation on a
:
+ a 5 tlR ( t _ 1 ) +a 6 tl H( t - 1 ) + ~ tl Pt + aa (Q( t _ 1 ) -c tl R (t - 2 )
Pour
l'estimation
de
l'offre
régionale,
les
coef-
ficients
des
variables
Q(t-l)'
R(t-2)'
H(t-l)'
P(t-l)
et
Pt
étaient
non
significatifs
ces
variables
ont
été
éliminées et l'équation finalement retenue est
( 2 • 6 )

---

-
22 -
L'équation
(2.6)
est
estimée
par
la
méthode
des
moindres carrés ordinaires pour chaque région
;
les estima-
tions
sont
dans
l'ensemble
satisfaisantes
mais
selon
l'au-
teur,
les régions
ne sont pas assez homogènes et par consé-
quent
i l n'est pas souhaitable d'estimer une offre agrégée.
Ce
modèle
ne
va
pas
dans
le
sens
des
objectifs
que
nous
nous
sommes
fixés.
En
effet,
i l
n'y
a
rien
du
côté
de
la
demande
et
de
plus
c'est
un
modèle
d'offre
désagrégé
ne
fournissant
pas
d'information
quant
a
la
détermination
du
prix
du
cacao
qui
semble
être
traité
comme variable exogene.
II.2.
- LE MODELE DE BEHRMAN
(1)
Le modèle a été construit pour étudier les élastici-
tés
de
demande
de
cacao
dans
les
cinq
pl us
grands
pays
consommateurs
pendant
la
période
1950-1961
ce
sont
Alle-
magne
de
l'ouest,
France,
Hollande,
Royaume
Uni
et
Etats-
Unis.
La consommation de cacao est supposée,
être représen-
tée par les broyages convertis en quantité de fèves.
La
fonction de demande de consommation est supposee
linéaire , soit
( 2. 7)
Ct = broyages de cacao par habitant
Y
revenu annuel disponible a prix constant
t
PC
=
prix domestique du cacao en terme constant
t
PSt = prix domestique du sucre en terme constant.
11)
-
VO{~ BEHRMAN (1965).

---

-
23 -
Les coefficients S·
sont les paramètres structurels.
l
A
priori,
S1
est
supposé
positif,
S2
devrait
avoir
le
signe
négatif
quant
à
S3'
i l
n'y
a
pas
d'anticipation
nette sur son signe car le sucre peut être à la fois consi-
déré
comme
substitut
dans
la
manufacture
de
chocolat
et
comme
complément
dans
certains
produits.
Si
l'aspect
de
complémentarité
entre
le
cacao
et
le
sucre
domine,
sera négatif et inversement.
L'équation
de
stock
est
présentée
sur
la
base
d'un mécanisme d'ajustement partiel
( 2 • 8 )
J t - J(t-1) = À (Jf - J(t-1)) + \\
!:Ip c{t+1}
( 2 • 9 )
J* = Y
+Y
G
+Y
!:IG
+Y
pC
+ V
t
o
1
t
2
t
3
t
t
avec
J = stock
J* = stock désiré
G = broyages
À = coefficient d'ajustement.
Les
y
sont
les
coefficients
structurels
et
i
E: t
et V
des termes d'erreur aléatoires.
t
Après manipulation on arrive à
(2.10)
f
(Pc)
,
ou
f
(Pc)
les n.
étant combinaison de À et des y ..
. l
l

---

-
24 -
Le
système
à
estimer
comprend
dix
équations
une
fonction
de
demande
de
consommation
et
une
fonction
de
demande
de
stock
pour
chaque
pays.
Pour
la
procédure
,
.
d'estimation,
des
équations
par
reglon
ont
été
ajoutées
(2.11)
C R
CR
R
R
R
=
(Y
,
t
'
pC t
PSt
)
t
R
R
R
R
(2.12)
L':IJ
= L':IJ
(L':IG ,
L':IG _
f
(Pc)R,
R
,
t
1
L':IJ ( t - 1)
)
C
R
C
(2.13)
D T
DT
R
R
CC,
=
L':IJ ,
n
)
(Ct
'
L':IJ t '
n ,
t
(2.14)
ST = ST
T
(Pc
,
w, PD)
T
T
-T
T - T
(2.15)
Pc
= Pc
(D) = Pc
(S)
R, T, C,
indiquent respectivement, reste du monde, total du
monde et zone des cinq pays étudiés.
n = population
W =
climat
PD = maladies affectant les plants.
L'équation
(2.13)
suppose
que
la
demande
mondiale
est
fonction des
demandes
en
(2.7)
et en
(2.10)
et des popula-
t ,lons n R e t
n C
l ' 0 ff re
mon d'la l e
(2 . 14)
es t
f onc t'lon
d u
prix mondial,
du climat et des plants et
(2.15)
est l'équa-
tion d'équilibre du marché.
Dans la procédure d'estimation,
toutes les variables
sont
considérées
comme
exogènes
à
l'exception
du
prix
du
sucre
et
du
revenu
par
habitant
pour
chaque
pays.
Le
modèle
est
estimé
par
la
méthode
des
variables
instrumen-
tales
(1).
Pour
l'Allemagne
et
la
France,
les
élasticités
obtenues montrent
que
le
cacao
est
un
bien
supérieur
et
un
bien
inférieur
pour
les
autres
pays.
Les
estimations
(7) - Pou~ ta méthode on pou~~a be ~é6é~e~ à MALlNVAUV l7987)

---

-
25 -
tendent à montrer également que la consommation est inélas-
tique au prix.
En ce qui concerne la nature de bien substi-
tut ou complémentaire du sucre,
les résultats ne permettent
pas de discerner.
Les
résultats
obtenus
nous
donnent
quelques
indi-
cations
concernant
les
paramètres
du
marché
du
cacao
et
plus
particulièrement
sur
les
élastici tés
de
la
consomma-
tion mais
rien
n'a
été
présenté
à
propos
de
la
demande
de stock.
II.3. - LE MODELE DE BEHRMAN (1968)
BEHRMAN
analyse
les
consequences
d'une
fixation
du
prix
dans
le
cas
où
les
producteurs
pratiqueraient
une politique
restrictive de
la production.
Nous présentons
ici les équations de demande et d'offre utilisées.
Du
côté
de
l' etfre
le modèle
utilisé est
semblable
à celui de BATEMAN
(1).
Toutefois
BEHRMAN fait
l'hypothèse
que
la
superficie
désirée
pour
le
cacao
est
fonction
du
prix
réel
au
producteur
anticipé
du
cacao
ainsi
que
celui
du café. Soit
et la superficie actuelle définie comme
(2.17)
e
e
Les
prix
anticipés
Pc
et
pcf
du
cacao
et
du
café sont supposés déterminés par un processus d'anticipation
(1)
- Vija citi.-

---

-
26 -
adaptative,
qui
combiné
aux
équations
(2.16)
et
(2.17)
permet
de
définir
la
production
pour
laquelle
des
données
sont
disponibles
a
la
place
des
superficies
cultivées.
L'équation finalement obtenue est la suivante:
nl
et n2 sont définis comme k et s dans le modèle de BATEMAN
Pc
et
Pcf
sont
respectivement
le
prix
du
cacao
et
celui
du café.
L'estimation
des
coefficients
de
l'équation
(2. 18)
est
obtenue
par
les moindres
carrés ordinaires pour chacun
des
huit
plus
grands
producteurs
(1),
sous
l'hypothèse
que
w
est
distribué
indépendamment
et
identiquement
1t
avec une moyenne nulle et une variance constante.
La
demande
de
consommation
dans
huit
pays
et
dans
le
reste
du monde
(2)
est
analysée
à partir de l'équation
suivante
(2.19)
où
Ps = prix du sucre
Pv = prix de l'huile végétale
N
= population
y
= revenu
-
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
11 J e. t
12 J - Pou. 'l i e. ~ palf ~ c. 0 nc. e. HU~ ~ ~ e. 'l i 6i'l e. 'l ai' a'l t .i c. i e.
de. BEHRMAN diià c..iti.

---

-
27 -
Le
sucre
est
considéré
comme
complément
au
cacao
dans
la
manufacture
de
chocolat,
les
huiles
végétales
a
la
fois
comme
substitut
et
complément.
Les
prix
sont
retardés
d'une demi période car on suppose que
les adapta-
tions
de
la
préparation
du
chocolat
au
prix
ont
cette
durée.
La
demande
de
stock
n'est
pas
prise
en
compte.
Sous
les
hypothèses
habituelles
concernant
w ,
2
l'équation
(2.19)
est
estimée
par
les
moindres
carres
ordinaires.
Ces
résultats
sont
assez
semblables
a
ceux
de
BATEMAN
quant
a
l'huile
végétale,
elle
semble
ne
pas
jouer
un
rôle
important
dans
la
fonction
de
demande.
L'auteur
fait
remarquer
que
l'estimation
de
(2.18)
par
les
moindres
carres
n'est
pas
efficiente
car ne
tient
pas
compte
des
relations
entre
les
paramètres.
Il
faut
ajouter
a
cette
remarque
que,
l'utilisation des
moindres
carres suppose que toutes
les variables du membre de droite
de
(2. 18)
sont exogènes et en particulier le prix du cacao,
hypothèse
qui
nous
semble
très
forte
dans
ce
genre
de
modèle
ou
on
ne
dit
pas
comment
se
détermine
le
prix.
II.4. - LE MODELE DE GOLDFELD ET QUANDT (1)
Les
auteurs
étudient
le
marché
des
melons
d'eau
dans
une
approche
de
déséquilibre
c'est
a
dire
que
la
demande
(D)
n'égale
pas
l'of fre
(S)
et
que
par conséquent
la
quantité
échangée,
observée
Y
est
donnée
par
t
Y
= min (Dt' St)
(2).
De
tels
marchés
posent
évidemment
t
de
nouveaux
problèmes
de
spécification
et
d'estimation.
Ces
problèmes
ont été
d'abord
soulevés
par
FAIR et JAFFEE
(1972),
une
application a
été
faite
par
LAFFONT et GARCIA
(1977)
(3)
et
continuent
de
faire
l'objet
de
nombreux
(1)
VO{'r
GOLVFELV e.t QUANVT
(19,5)
(2)
L'opé'raUon
m{n.
{nd{que.
fe.
m{n{mum de.b
2
vaùabfe.b
e.nt're. pa're.nthèbe.b.
(3)
Pou'r
pfUb
de.
détaUb
VO{'r
fe.b
a'rt{c.fe.b
de.
FAIR
e.t
JAFFEE
(19,2)
e.t LAFFONT e.t GARCIA (19,,)

---

-
28 -
travaux
(1).
Le
modèle
propose
par
GOLDFELD
et
QUANDT
est spécifié de la manière suivante :
avec
Qt = production de melons
X
= récolte attendue
t
Pt = prix des melons
Zit = ensemble de variables prédéterminées,
Y
= récolte effective.
t
L'équation
(2.20)
décrit
la détermination de
la production,
(2.21)
suppose que dans certaines circonstances
(par exemple
prix
très
bas
ou
salaires
très
élevés),
i l
peut
s'avérer
non u~t.ile
de
récolter
la
totalité
de
la
production.
Elle
permet
également
que
X
excède
Y ,
dans
ce
cas
la
récolte
t
t
actuelle
serait
la
production
ce
qui
explique
la
présence
de Yt"dans
(2.22)
qui est l'équation de demande.
L'estimation
du
modèle
(2.20)
(2.23)
pose
quelques
,
difficultés
dans
la
mesure
ou
toutes
les
variables
ne
sont
pas
observables
en
même
temps.
GOLDFELD
et
QUANDT
ont
dérivé
la
fonction
de
vraisemblance
sous
diverses
hypothèses,
Qt
non
observée
(avec
ou
sans
séparation
de
l'échantillon)
et
Qt
observée.
L'estimation
du
modèle
est
alors
obtenue
par
la
maximisation
de
la
fonction
de
vraisemblance
qui
pose
dans
certains
cas
des
problèmes.
l 1 )
QUANVT
dan 6
bon
" 6u -t v e. y "
1 9 8 2
don n e.
b e. au c. 0 u p
de.
-téüé-te.nc.e.6 bibiiog-taphique.6.

---

-
29 -
Les
propriétés
des
estimateurs
ont
été
également
étudiées
( 1 ) •
La
formulation du modèle
(2.20)
(2.23)
est intéres-
sante
car permet
explicitement
la prise
en compte du désé-
quilibre
éventuel
ou
introduisant
la
condition du
minimum.
Cependant
la
possibilité
de
ne
pas
récolter
totalement
la
production
a
cause
du
prix
et
de
certains
coûts
nous
parait
très
peu
probable
dans
le
cas
qui
nous
intéresse
car
comme
nous
l'avions
dé jà
mentionné,
le
cacao
procure
l'essentiel des devises aux pays
producteurs et des revenus
vitaux
aux
agriculteurs.
De
plus
l'utilisation
d'un
tel
modèle
a
un
niveau mondial agrégé
poserait des difficultés
compte tenu des informations requises.
II.5.
- LE MODELE D'ADAMS et BEHRMAN (2)
Dans
leur
ouvrage,
ADAMS
et
BERHMAN
proposent
une
spécification
générale
pour
un
nombre
de
produits
de
base
dont
le
cacao.
L'offre,
la
demande
et
les
prix
sont analysés.
Du
côté
de
l'offre,
c'est
une
analyse
mondiale
qui
est
faite.
L'équation
de
production
est
obtenue
à
partir
de
la
maximisation
du
prof i t
anticipé.
Nous
avons
,
ou
"e"
:
signifie anticipé
V =
inputs variables
F =
inputs fixes
pv = prix des inputs variables
pf = prix des inputs fixes
rI)
- -Lou que. Qt °Yl'e.ot
pab- oboe.lf.vé. e.t qu' {l YI'y a pao oé.palf.a-
t{OYI
de.
l ' é. c. ha YI t { II 0 YI
la
60 YI C. t .i. 0 YI de. v If. a.i. 0 e.mb l a YI c. e.
YI'e.Hpao boIf.Ylé.e.. VO{1f.
l'alf.t{c.le. du modèle.
(2) - VO{1f. AVAMS e.t BEHRMAN (1976)

---

-
30 -
P = prix du produit
TI
= profit
PRO = production
On suppose que
(2.25)
PRO = a o
avec
w
désignant les facteurs climatiques
T le Trend
Les
inputs
fixes
sont
supposés
être
fonction
des
prix
retardés
F =
a
cP fJ e (t-i)
5
l
représentant
le délai
,de maturation du produit~
La
maximisation
de
J'fe
par
rapport
à V donne après repara-
métrisation
(2.26)
Pour
l'estimation,
certaines hypothèses
sont
faites
concernant
les
prix
à
savoir,
les
anticipations
des
prix
sont formées comme moyenne pondérée des prix passés. Finale-
ment
le
résultat obtenu
par
la méthode des moindres
carrés
sur la période 1956-1972 est le suivant
(2.27)
ln PRO = 0,024 ln PDF(t_6)+0,080 ln PDF(t_7)+0,124In PDF(t_E
(0,5)
(2,0)
(3,2)
+
0,112
ln
POF(t_9)+0,049
T+
0,041
OS
7072
(2,4)
(7,6)
(1,6)
+ 0,214 OS 65 + 6,016
( 3, °)
(41,4)
ln indique le logarithme népérien.
Les
nombres
entre
parenthèses
donnent les statisti-
ques de STOOENT.
OS 65 et OS 7075 sont des variables muettes

---

-
31 -
utilisées
pour capter
les
conditions climatiques exception-
nelles et PDF est le rapport de l'indice du prix à l'expor-
tation
des
Nations
Unies
du
cacao au
déflateur
du
produit
intérieur brut des pays de l'O.C.D.E.
(1).
La
demande
a
été
analysée
par
groupe
de
pays
les
économies
développées,
les
économies
en
développement
et
les
économies
planifiées.
La
spécification
générale
de
la
fonction
de
demande
de
consommation
suppose
que
la demande par habitant D/Pop est une fonction Log linéaire
des prix et du produit par habitant soit
cl
c 2
\\)
(2.28)
D/Pop = Co PDF
(GDP/Pop)
e
avec
Pop
= population
GDP = produit interieur brut
\\) = terme aléatoire
Les
résultats
obtenus
par
les
moindres
carres
pour
chaque
groupe
et
pour
la
période
1955-1972
sont
les
suivants :
- Economies développées
(2.29)
Ih
(D/Pop)
= -0,053
ln
PDF
0, 176
ln
PDF (t-1)
( 1 , 3 )
( 4 , 0 )
-0,044
ln
PDF(t_2)-0,055
ln PDF (t-3)
( 1 , 0 )
( 1 , 7)
+ 0,192
(21,1)
- Economies en développement
(2.30)
In(D/Pop)=
-0,041
ln
PDF(t_1)+0,427
ln
(GDP/Pop)
( 1 , 0 )
( 1 , 3 )
+0 ;678 fn
(D/Pop) (t-1)
-
2,58
( 3, 4 )
( 1 , 3 )
(1 J
-
OCVE
OJ[gani6ation
de.
c.oopéJ[atione.,tde. déve.loppe.me.nt
éc. 0 n om i que. 6

---

- 32 -
- Economies planifiées
(2.31) ln(O/Pop) = -0,122 ln POF - 0,138 ln POF(t_l)
( 2 , 9 )
( 3 , 1 )
-0,216
ln
POF(t_2)
0, 150
ln
POF(t_3)
( 5, 1 )
( 4 , 2 )
+ 1,18 ln
(GOP/Pop) -
7,66
(27,4)
(37,2)
ADAMS et BEHRMAN ont également étudié la détermina-
tion du prix en spécifiant la relation suivante.
+w
STk)d
(2.32)
1 d 2T
POF = do(-0-
e
ou
STk est le stock de cacao
w le terme d' erreur
Cette
relation
signifie
que
le
prix
est
essentiel-
lement
déterminé
par
le
rapport
du
stock
a
la
demande.
Selon
les
auteurs,
cette
équation
peut
être
normalisée
comme une équation de demande de stock; soit
Les
résultats
obtenus
pour
(2.32)
par
les
moindres
carres sont les suivants sur la période de 1955-1973
(2.34) ln POF = -0,858 ln (STK/O) - 0,026 T - 0,292
(9,2)
(5,3)
(2,3)
Les
résultats
obtenus
avec
ces
modèles
sont
dans
l'ensemble
satisfaisants.
Il
n' y
a
pas
de
réponse
à court
terme de la production au prix avec
une tendance de crois-
sance de l'ordre de
4,9
%.
Pour la demande de consommation,
elle
ne
réagit
pas
au
prix
et
au
revenu
courants
sauf
dans
le
cas
des
économies
planifiées,
-mais - elle
tient

---

- 33 -
compte
des
prix
retardés.
L'équation
(2.34)
indique
une
tendance à la baisse du prix de l'ordre de 2,6 %.
Comme
l'indiquent
les
auteurs,
ces
modèles
ne
prennent
pas
explicitement
en
compte
les
interventions
sur le marché qui constituent un point important.
Rien
n'a
été
dit
sur
la
manière
dont
le
prix
se détermine
et
en
supposant qu'il
soit
le
fait
du marché,
l'estimation
de
(2.34)
par
les
moindres
carres
serait
non convergente
sauf
dans
le
cas
particulier
ou
la
demande
mondiale serait complètement récursive,
ce que les résultats
ne nous permettent pas de soutenir.
II.6.
- SPECIFICATION DE GOURIEROUX ET MONFORT (1)
Dans
cet article,
l'accent est mis
sur
les méthodes
d'estima tion
des
marchés
avec
des
prix
contrôlés.
Ce
qui
nous
intéresse
dans
un
premier
temps
est
l'aspect
de
la
modélisation.
Les
fonctions
de
demande
Dt
et
d'offre
St'
sont données respectivement par
:
avec
al
<
0 et
a
~ 0
2
où Pt est le prix, X
un vecteur de variables prédéterminées
i t
et
u
un
terme
d' erreur
indépendant
dans
le
temps.
Les
i t
prix
et
quanti té
d' équilibre
(Pt *
et
Qt *)
sont
tels
que
(1 )-
Va i. '[ GOUR l EROUX e. t MONFORT (198-0 r

---

-
34 -
,
(2.37)
Pt *
=
(X,t
b,
X
b
+
-
u
)
a
2t
2
U't
2t
2-a,
(2.38)
Q * =
'
(a
X,t b,-a,X2tb2+a2u,t-a,u2t)
t
a -a,
2
2
On
suppose
qu'il
y
a
un
prix
minimal
P m
c'est
t
à dire que le prix du marché Pest :
P m
si
pm"
P *
t
t
//
t
(2.39)
Pt =
Sl'
p m I
d
d
t
= Pt'
a
eman e
est
inférieure
à
l'offre,
i l
y
a
possibilité
de
rationnement
*
et
lorsque
Pt
=
Pt
,
la quantité échangée est égale à Qt*.
~lusieurs
hypothèses
sont
faites
concernant
le
m
prix minimal P
.
t
i)
prix minimal exogène
On
suppose
que
P m est
observé
a
chaque
instant,
t
de
même
que
Dt'
St
et
Pt
la
vraisemblance
peut
alors
être
obtenue.
Lorsque
seulement
Qt
=
m1n
(Dt'
St)
et
Pt
sont
observables,
la
fonction
de
vraisemblance
est
un
peu
plus
compliquée.
GOURIEROUX
et
MONFORT
proposent
des
estimateurs
simples
à
utiliser
comme
valeurs
initiales
dans la procédure d'optimisation (').
ii) prix minimal endogène.
Dans ce cas une équation est spécifiée pour endogé-
néiser
le
prix
minimal
et
l'approche
devient
semblable
à celle utilisée au
(i)
pour
obtenir
la
fonction de vrai-
semblance.
11 J
Ce. C- a 6pe. c. t
e. 6 t
.l a 't 9e.me. n t - Ci é: v e..l 0 pp é:
pa 't
.l e. 6
au t e. UH
dan6
.le.U1 a'ttic..le..

---

-
35 -
Cette
spécification permet de modéliser les marchés
m
ou
il
y
a
un
prix
plancher
p
et
ou
surtout,
lorsque
t
Ptm
~
Pt *
le
pr ix
observé
cesse
d'être
le
prix
de
marché.
Une
fois
la
modélisation
adoptée,
il
n'y
a
pas
.
de problèmes majeurs à estimer les paramètres par la méthode
du maximum de vraisemblance.
II.7.
- MODELE DE MADDALA ET TROST (1)
Dans
ce
modèle,
comme
dans
le
précédent,
l'accent
est
surtout
mis
sur
les
méthodes
d'estimation
pour
les
marchés avec prix contrôlés.
Soit le modèle suivant.
(2.40)
Dt = X1t ~1 + 0<1 Pt + u 1t
(2.41)
St = X2t (32 + <:( 2 Pt + u 2t
avec
Dt = demande
St = offre
Pt = prix
X
= variables explicatives
i t
u
= les termes d'erreur
i t
Le
prlx
Pt
est
astreint
a
varier
entre
P
et
1t
P
soit
P
.(
.(
,
2t
1t
Pt
P 2t'
Dans
ce
genre
de
modele,
lorsque
le prix est dans
les
limites
fixées,
nous
avons
une situa-
tion
d'équilibre
et
la
quantité
qt
échangée
est
donnée
par Dt = St = Qt
et Pt et Qt sont des variables endogènes.
Si
Pt
est
hors
des
limites,
Pt
est
exogène
et
nous
avons
une situation de déséquilibre.
C'est donc un système simul-
tané
à plusieurs
reglmes
avec
changement
dans
l' exogénei té
--( Ië- pr ix étant tantôt e_ndogène et tantôt - e-xogène) .
(7)
fJAVVALA
e.t
TROST
(7987)
p'[éôe.nte.nt
un
"ôu'[ve.lj"
de. ~~ ~itté'[~tu'[e. du déôéqui~ib'[e..

---

-
36
-
Les auteurs considèrent trois régimes
( i )
P
soit
1t
<
Pt <
P 2t
<1>1
l'ensemble
de
ces
points
(ii)
Pt
~
P
soit
2t
<1>2
l'ensemble
de
ces
points
(iii)
Pt ~
P
soit
1t
<1>3 l'ensemble de ces points
Et
la
fonction
de
vraisemblance
est
donnée
(lors-
qu'il y a échange) par:
00
00
(2.42)
TI
L = <1>1
f (qt ' Pt) <1>; Jqg 2 ( 0t' qt )dOt· ~3 ~ g 1 (qt St)
où
f
(qt'
Pt)
est
la
densité
jointe
de
qt
et
Pt'
g 1
et
g 2
les
densités
jointes
de
Dt
et
St.
L'estimation
d'un
tel
modèle
pourra
se
faire
en
maximisant
la
vraisem-
blance en
(2.42).
Plusieurs
possibilités
sont
évoquées
( 1 ) ,
les
modèles
où
i l
n'y
a
pas
d'échange
lorsque
le
prix
est
hors des limites de prix et dans ce cas,
les auteurs donnent
des
indications
quant
à
la
détermination
de
la
fonction
de vraisemblance.
Le
modèle
est
assez
semblable
à
celui
que
nous
avons présenté auparavant et permet de modéliser les marchés
où
les
prix
sont
contrôlés
et
contraints
d'être
dans
les
limites
d'un prix plancher
et d'un prix plafond et surtout
ou
une
fois
encore
le
prix
d'échange
peut
ne
pas
être
le prix de marché.
l11 - VO{~ MAVDALA et TROST (1981 )

---

-
37 -
II.8. - ANALYSE DE PECK (1)
Cette
analyse,
contrairement
aux
autres
études
sur
les
produits
de
base,
met
l'accent
sur
le
rôle
des
marchés
futurs.
Fondamentalement
le désir
est de
remplacer
les
hypothèses
qui
décrivent
les
formations
des
anticipa-
tions
par
des
relations
décrivant
la
formation
des
prix
futurs.
On
ajoute
ainsi
au
modèle
traditionnel,
comportant
les équations d'offre,
de demande,
de stock et de formation
des
anticipations
ainsi
que
l'identité,
l'équation
de
détermination des prix. Par exemple.
(2.43)
t+1
ou
Pt
est le prix futur de la période t+1 a l'instant .L.L-
It
le stock de l'année t.
St+1 l'offre anticipée de la période future.
L'auteur
montre,
comparativement
aux
anticipations
adaptatives,
qu'en
faisant
jouer
les
marchés
a
terme,
le
prix
obtenu
est
plus
stable.
Dans
l'hypothèse
ou
la
décision
de
production
dépend
du
prix
futur,
il
y
a
des
solutions
stables
mais
divergentes
pour
certaines
valeurs
de 0
et O
L'ensemble
des
paramètres
pour
la
stabilité
1
2
avec
une
équation
du
prix
futur,
n'inclut
pas
tous
les
paramètres
du
modèle
traditionnel
avec
anticipations
adap-
tatives.
L'augmentation
de
la
stabilité
n'est
donc
pas
automatique
(2).
Il
faut
signaler également que
les
résul-
tats
obtenus
ne
sont
pas
robustes
par
rapport
aux paramè-
tres 0
et O .
1
2
-------~~-------~-----
11)
-
VO{1 PECK \\ 19(6)
12J
- POU1 plu!> de. détail!> !>U1 c.e.!> 1é!>uUat!> VO{1 l'a1t{c.le.
de. l'aute.u1.

---

-
38 -
L'utilisation
de
ce
modèle
dans
une
estimation
économétrique
posera
le
problème
de
la
non
observabilité
de
St+l'
il
faudrait
spécifier
en
termes
de
variables
observables,
le
processus
engendrant
l'offre
anticipée
ce
qui n'est
pas
pour
simplifier
la
démarche.
De
plus
les
données
statistiques
ne
distinguent
pas
entre
les
transac-
tions
à terme et
les
échanges
au
comptant.
Tout
se
passe
donc,
comme
si,
tous
les
échanges
relevaient
des
transac-
tions de l'année en question.
II . 9 .
-
REMARQUES
Les
modèles
que
nous
venons
de
voir
peuvent
être
classés
en
deux
catégories.
La
première
regroupant
les
modèles
abordant
les
problèmes
de
marché
sous
l'aspect
d'équilibre et la deuxième concernant les modèles où l'aspect
de déséquilibre est
envisagé.
Nous
parlons
de déséquilibre
au
sens
large,
c'est
à
dire,
la
source
pouvant
être
un
ajustement
imparfait
des
prix
ou
des
prix
contrôlés
(1).
Dans
les
modèles
de
la
première
catégorie,
le
marché
est
souvent
analysé
soit
du
côté
de
la
demande,
soit
du
côté
de
l'offre
à
part
les
modèles
d'ADAMS
et
BERHMAN
(1976)
qui
ont
étudié
à
la
fois
la
demande
et
l'offre
mais
pas
dans
une
approche
simultanée.
Dans
ces
modèles,
les
auteurs
ne
parlent
pas
de
la
manière
dont
le
prix
est
déterminé
et
en
supposant
qu'il
soit le
fait
du marché,
la quantité et le prix devraient être déterminés
de
manière
simultanée.
Or
les
méthodes
économétriques
utilisées
dans
les
estimations
ne
nous
permettent
pas
de
le
supposer.
De
plus
ces
modèles
ne
prennent
pas
en
compte
les
interventions
de
certains
organismes sur
le
marché (2).
( 1 J
fJAVVALA
e. t
T'ROST
dé j à
c. i té b
ont
bie.n
e.xpliqué
bOU1C.e.b
de.
débéquilib1e.
e.t
le.b
mod~le.b
qui
1ébuHe.nt.
(2)
-
e.n padic.uUe.1 l'O.LC.C.

---

-
39 -
En
ce qui
concerne
les
modèles
de
la
seconde caté-
gorie,
certaines hypothèses
ne conviennent pas a
la réalité
du
fonctionnement
du
marché
du
cacao
notamment
en
ce
qui
concerne
le
changement
dans
l' endogénéi té
du
prix
car
sur
le
marché
du
cacao,
bien
qu 1 i l
Y
ait
une
poli tique
de
régulation
des
cours,
les
prix
restent
endogènes
car
comme
nous
l'avons
vu,
l'O.I.C.C.
intervient
aux
prix
du marché.
En
l'état
actuel
de
la
littérature,
des
possibili-
tés
nous
sont
offertes
pour
la
modélisation
et
également
pour les méthodes d'estimation,
en tenant compte des
spéci-
fici tés
éventuelles
de
chaque
marché.
En
général,
il
est
rare
de
trouver
un
modèle
déjà
fait
pouvant
répondre
dans
le
temps
et
dans
l'espace
a
des
objectifs
spécifiques
c'est
ainsi
que
nous
proposons
un
modèle
simple
que
nous
utiliserons
dans
l'analyse
du
marché
mondial
du
cacao.

---

CHA P I T R E
- III -
MODELISATION DU MARCHE DU CACAO

---

-
41
-
LWimpl~mentatio~
de
la
structure
du
march~
dans
un
modèle
~conom~trique empirique
pose
des
problèmes
au
niveau
de
l'observabilit~
de
certaines
variables
dont
la
disponibili t~
des
donn~es aurait
pu
sûrement
am~liorer
l'analyse.
Par exemple les donn~es ne permettent de discer-
ner
pour une annee,
les
transactions
au comptant des
tran-
sactions
qui
pourraient
r~sulter de
contrat
a
terme.
En
effet,
les
transactions
sont
comptabilis~es
au
moment
de l'~change et donc,
bien
qu'il y ait un march~ à terme
(prix
a
terme)
tout
se
passe
en
pratique
comme
s'il
n' y
avait qu'un march~ au comptant.
Soit pa exemple
un contrat
à
terme
passe en t
avec
comme terme
t+k pour une quanti t~
t+k
t+k
q
au
prix
p
au
terme
du
contrat
s.i
l' ~change a
effectl' vement
l '
t
b' l'
t+k
.
pt+k
_leu,
on
comp a l
lsera
q
au
prlx
On ne pourra pas ainsi savoir que cet ~change est la r~ali­
sation
d'un
contrat
a
terme
passe
en
t,
tout
se
passe
comme si la transaction ~tait au comptant.
Pour ces raisons
nous n'av9ns pas inclu
le marché à terme dans la modélisa-
tion.
Il
est
int~ressant de
signaler
comme
pr~c~demment
que
si
le
prix du march~ est à
l ' int~rieur d'une certaine
fourchette
[P
'
P
J,
l'O.I.C.C.
n'intervient
pas,
le
1t
2t
march~ fonctionne librement et lorsque le prix se rapproche
des
limites
ou
en
sort,
l'O.I.C.C.
intervient
dans
la
perspective
de
le
ramener
dans
les
limites
souhaitées
et convenues.

---

-
42 -
Nous
présentons
la
spécification
théorique
du
modèle,
en
examinant
les
différents
aspects
du
marché
et
en
tenant
compte
de
la
structure
du
marché
que
nous
avons décrite au chapitre II.
111.1.
-
PRODUCTION
comme nous l'avons noté au chapitre II, la structure
du
marché
s'apparente
a
une
structure
concurrentielle ( 1 ) .
Nous
supposons
que
le
niveau
de
production
est
donné
par
la
maximisation
du
profit
espéré,
étant
donnés
la
fonction
de
production,
les
prix
et
les
conditions
climatiques.
Les
anticipations
sont
importantes
dans
ce
genre
de
marché
car
les
décisions
en
dépendent
et
son
principalement
basées
sur
elles
en
effet,
compte
tenu
du
temps
relativement
long
qui
s'écoule
entre
la
décision
de planter et les récoltes
(délai de maturation),
la forma-
tion
des
anticipations
est
essentielle.
Nous
avons
donc
(3. 1 )
ou
Tf =
profit
Q =
quantité produite
V =
input variable de prix Pv
F =
input fixe de prix P f
P = Prix
( 3 • 2 )
Q =
Q
(V,
F,
T,
w)
avec T comme Trend et w comme un terme aléatoire d'espérance
nulle.
(3.3)
E (Q) = Q (V, F, T)
-7T-:-cë.tTë.--hT/pothè!'ë-~-/mpu 6i c.a t t {c. e., pe.ut ê. t te. d ü c.u t ab le.,
nou~
pe.n~on~
qu'e.lle.
~e.mble.
te.pté~e.nte.t
globale.me.nt
le.
6onc.tionne.me.nt
de.
c.e.
matc.hé
c.e.tte.
te.matque.
e.~t
6aite.
égale.me.nt
pat
BEHRMAN
dan~
ADAMS
e.t
BERHMAN
119(8),
p.9

---

-
43 -
où E est l'opérateur esperance mathématique.
La
fonction
de
production
Q
dépend
des
inputs,
du
niveau
technologique
représenté
par
le
Trend
et
des
phénomènes
aléatoires
(conditions
climatiques
etc ... )
( 1 ) •
Nous
remarquons que E (TI)
est
fonction de E (P.Q).
Or
nous
ne
connaissons
pas
l'espérance du
produit de
deux
variables aléatoires.
Mais
nous
savons également que,
pour chaque produc-
teur
le
prix
est
exogène
et
donné,
par
conséquent
nous
pouvons
supposer
qu'il
y
a
indépendance
entre
le
prix
du marché et sa quantité produite c'est à dire que
E (P.q) = E (P)
. E (Q), E(P) étant le prix anticipé.
Dans
le
cas
contraire
le
problème
décisionnel
qui
est
de
maximiser
l'espérance
de
profit
étant
donné
(3.2)
nous
conduirait à un problème d'optimisation stochas-
tique
qui
est
en
général
difficile
à
résoudre.
Comme
le
note
LAFFONT (2),
la
résolution des
problèmes
de
maximisa-
tion
devrait
satisfaire
deux
exigences
opposées.
Elle
devrai t
être
aussi
exacte
que
possible
et
ensui te
facile,
c'est
pour
ces
raisons
quia
été
développée
la
théorie
des
équivalents
certains,
permettant
d'approximer
sous
certaines
conditions,
la solution du problème dans l'incer-
tain
par celle d'un problème certain associé qui est rela-
ti vement
plus
facile
à
résoudre.
Supposons
que w
admette
une
fonction
de
densité
f
(w,
v)
qui
peut
être
fonction
des instruments V à valeur dans
~ (3).
\\ 71
La
6onc.ti.on
de.
p'r.oduc.ti.on
e.bt
bUppObée.
bati.bÜai'r.e.
le.b
c.ond.i.tionb
de.
'r.égula'r..i.té
hab.i.tue.Ue.b,
voi'r.
pa'r.
e.xe.mple.
INTRI LlGATOR l 79 t 7 1 ou IJALlNVAUV 17982 ).•
l21 - Voi'r. LAFFONT l
) Chap.
IV.
(3)
LAFFONT
(7980)
a
int'r.odu.i.t
la
pObbibiUté
de.
dépe.n-
- dan c. e.
e. nt 'r. e.
l e. b
i YI b t 'r. ume. n t b
e. t
l e. b
t e. 'lYne. b
al é a toi 'r. e. b
c. e.
qut e.bt un 'r.ébultat plUb géné'r.al.

---

-
44 -
Le problème d'optimisation s'écrit comme
( 3 • 4 )
Max
f
TI.
f
( w ,
v)
dw
V
Q
Le problème certain est défini par
( 3 . 5 )
Max TI
ou on remplace
par E (w)
=
0
V
Pour
faire
varier
l'incertain
au
voisinage
de
la certitude,
on introduit le paramètre
€(1)
et le problème
( 3 . 6 )
Max
/
[Q(V,F,T,
V), €'W,
-PV-PF]}f
(w,v) dw
Q
v
f
coïncide avec (3.4)
si
€
= 1
et coïncide avec
(3.5)
si
€
= 0
On
dira
qu' i l
Y a
équivalence
certaine
au
premier
ordre
si
la
solution
de
(3.5)
est
égale
a
celle
de
(3.4)
dans
un voisinage de
€
=
O.
Dans
ce
cas
on devra
résoudre
le problème
(3.5)
à la place de (3.4).
e
Dans
notre
cas
nous
avons
E
(P.q)
= P .E(Q). Après
substitution
de
(3.3)
dans
(3.1)
la
maximisation
de
(3.1)
par rapport à V donne
e
e
(3.7)
V = V (P , Q , P , F)
v
En
substituant
(3.7)
dans
(3.2),
la
résolution
nous
donne
le niveau de production.
e
( 3 .8)
PRO = PRO (p , P , F, T)
v
Comme
nous
l'avons
signalé
la
production
incorpore
le
progrès technique dans l'intermédiaire de T (2).
\\ 1 )
LAFFONT
l 7980 J
uti.fi.6e.
c.e.tte.
app'1.oc.he.
e.t
6i.gYlafe.
d'aut'1.e.6
pOHi.bU.i.té.6
pou '1.
dé. 6i. Yl i. '1.
f e. 6
p '1. 0b f è.me. 6
c.e.'1.tai.n6
a660c.i.é.6.
l2)
PUPI0N -e.t- POULALI0N
l7980)
di.6c.ute.nt
di.66é.'1.e.nte.6
p066i.bi.ti.té.6 pOU'1.
fa p'1.i.6e. e.n c.ompte. du p'1.og'1.è.6 te.c.hYli.que..

---

-
45 -
111.2.
- DEMANDE DE CONSOMMATION
La demande considérée est une demande de consom-
mation
finale.
La demande est obtenue de manière classique
à
partir
de
la
maximisation
de
la
fonction
d'utilité
sous contrainte de revenu, étant donnés les prix.
(3.9)
où
U (QF'
0)
est
la
fonction
d'utilité
QF et
0
désignant
h
respectivement
le
produit
final
et
les
autres
biens
(1).
P
= prix de QF
QF
p
= prix de 0
o = revenu de h
La fonction de demande est alors
(3.10)
Les
consommateurs
finaux
du
cacao
sont
des
menages
qui
ne
peuvent
agir
sur
le
marché.
Aussi
le
passage
du
producteur
au
consommateur
final
peut
être
approximé
par
un
comportement
concurrentiel.
Les
relations
de
marché
seront
obtenues
par
agrégation
sur
l'ensemble
des
agents.
Toutefois,
le
consommateur
final
n'intervient
pas
sur
le
maché
mondial
il
y
a
des
intermédiaires.
Si
on
suppose
que
leur
comportement
est
concurrentiel
sur
le
maché
mondial
et
également
sur
le
maché
du
bien
final,
leur
demande
d'input
et
leur
offre
de
bien q:r sont
semblables aux équations
(3.7) et (3.8) soit
--------------------------~.
[ 1 )
OY!
ou.PPOoe.
qu.e.
la.
6oY!c.U.on
d'u.tU.i.té.
6a.t.i.o6a..i.t
le.o
c.oY!d.i.t (oY!o
ha.b.i.t u.e. U e. 0,
von.
pa. '1.
e.xe.mp 1e.
M4.Ll NVAUV
11982 )

---

-
46 -
(3.11)
D = Vp1 = Vp1 (PQP ' Qp' PVp ' Pp' T)
(3.12)
Sp = Qp = Qp (P QP ' PVp ' Pp' T)
ou
VPl
est
la
demande
de
cacao,
PVp
le
vecteur
des
prix
des
inputs,
Pp
les
inputs
fixes
utilisés
pour
le
bien
final et Sp'
l'offre de bien final.
Au
lieu
d'estimer
(3.11),
on
peut
substituer
la
condition
d'équilibre
du
marché
du
bien
final
dans
la
demande
au
niveau
mondial
pour
obtenir
une
demande
sur
le
marché
international
(1),
tenant
explicitementcompte
de
(3.10) et surtout des revenus.
Au niveau agrege on a la demande
(3.13)'
,
L'indice
F
signifie
le
bien
qui
nous
intéresse
a
savoir
le cacao.
111.3.
- DEMANDE DE STOCK
Le
cacao
est
un
bien
stockable
et
compte
tenu
du fait qu'il peut avoir des variations parfois importantes
dans
la
production,
on
assiste
en
quelque
sorte
à
une
demande
de
stock
car
tout
ce
qui
est
demandé
n' est
pas
immédiatement
utilisé.
Pour
la
demande
de
stock,
nous
utilisons
dans
la
spécification
théorique,
une
équation
simple de MUTH (2).
Cette équation stipule que le niveau de stock est déterminé
par
la
différence
entre
le
prix
anticipé
de
la
période
e
future
P(t+1)
et
le
prix courant.
Lorsque c~tte différence
[1 J
BEHRJJAN
a
di.6c.u.té.
c.e.
j'Ja66age.
dart6
ADAMS
e.t
BERHMAN
(19,8).
[ 2)
-
Va {-'( IvVJTH
(1961 J

---

-
47 -
change,
le
stock
var ie.
Cette
relation,
généralement
est
supposee non linéaire.
Toutefois,
elle est approximativement
linéaire
par morceaux
une
pente positive pour
les
faibles
niveaux
de
stock
et
un
segment
vertical
pour
les
niveaux
élevés (1).
Nous supposons qu'il y a une pente moyenne positive,
pour
simplifier,
c'est
à dire que l'équation est linéaire.
On
note
que
ce
n' est
pas
une
hypothèse
très
restrictive
car
conceptuellement,
cette
équation
linéaire
par morceaux
est
estimable
par
la
méthode
du
maximum
de
vraisemblance
( 2 ) •
Le
marché
peut
être
caractérisé
par
le
niveau
de
production
(3.8),
la
demande
de
consommation
(3.13),
la demande de
stock
(3.14)
et par
la condition d'équilibre
du marché soit
Mais ces quatre équations ne suffisent pas à caracté-
r iser
complètement
le
marché,
car
comme
nous
l'avons
dit,
sous
certaines
conditions,
l'O.l.C.C.
intervient
sur
le
marché
soit
pour
acheter
soit
en
vendant.
Déterminons
donc l'équation du stock régulateur.
111.4. - FORMALISATION DU COMPORTEMENT DE L'O.I.C.C.
Soit
B
le
stock de
l'O.LC.C ..
Lorsque
l'O.LC.C.
t
intervient,
la
condition
(3.15)
se
modifie
et
devient
(3.16)
PRat =
~STt + ~Bt
+ Dt
ou
~ est l'opérateur de différence première.
(7)
- ~~ ti~ultat ~~t dû à WORKING VO{t PECK (7916).
(2)
~ VO{t pat ~x~mpl~ la mithod~ d~ -TlSHLER ~t ZANG (1981)
L ' {d i ~
~ ~ t
d ~
t t 0 U V ~ t
u 11 ~
a p p t 0 X {ma U 0 11
a u
v 0 { ~ { 11 a 9 ~
d ~
la d{~~ol1t{l1u{ti.

---

-
48 -
La fonction
objectif de
1IO.I.C.C.
peut être repre-
sentée par (1)
n
[ p
_ P*
]2
t+k
t+k
(3.17)
Min E k~
~B
où
Pt:+k
est
le
prix
de
référence
(2),
et â
un
coefficient
d'actualisation.
Il
est
évident
quelIO.I.C.C.
dans
sa
politique
d'intervention,
connait
l'effet sur
les
prix des variations
de son stock,
sinon elle n'interviendrait pas.
L'optimisation de la fonction objectif de l'O.I.C.C.
est soumise ainsi à une contrainte liant le prix qui résulte
de
l'intervention
à
la
variation
du
stock
Outil.
Nous
spécifions cette contrainte comme
(3.18)
Pt
où
~ est le vecteur des coefficients réduits de l'équation
de prix
Zt
l'ensemble
des
variables
exogènes
et
prédéterminées.
Rigoureusement,
ce
nlest
pas
(P(t+k)
P't+k))
i
lt
, l
mais
(P(t+k)-P(t+k))
ou
Pt +k est le prix indicateur de
1IO.I.C.C.
indiquant
la
tendance
des
prix.
Mais
étant
donné
que
nous
avons
des
données
annuelles,
i l
est
permis
de supposer que P +
représente très bien le prix indicateur
t
k
et que par conséquent on peut utiliser
(3.17) comme fonction
objectif.
On
remarque
que
nous
n'avons
pas
explicitement
l1) - Un bé.jou'C à PO.I.C.C. noub a pe.'Cm.i.b d'e.nv.i.bage.'C que. ta 6onc.t.i.on obje.c.t~6_
pouva.i.t êt'Ce. 'Ce.p'Cé.be.ntée. pa'C une. 6o'Cme. quad'Cat.i.que. b.i.mpte.. Ve. ptub e.n p'Cat.i.que.
k. e.bt nui.
(2)
-
Le. p'Cà. de. 'Cé.6é.'Ce.nc.e. e.bt c.o nnu e.t ohé. d' aV,anc.e. pOU'C c.haque. ac.c.o'Cd
bu'C te. c.ac.ao pa'C te.b paYb me.mb'Ce.b, il be.'Ca c.onb.i.dé.'Cé. c.omme. e.xogè.ne..

---

-
49 -
tenu
compte
des
contraintes
financières
et
de
la
capacité
de
stockage
dans
les
opérations
de
l'O.l.C.C ..
En
effet
ces
contraintes
ne
sont
pas
réellement
contraignantes
car
l'O.LC.C.
pourra
en
pratique
surmonter
ces
handicaps.
Pour
k
=
0,
nous
avons
une
démarche
myope
et
le
programme s'écrit tout simplement comme
(3.19)
Min
E [p
-
P*
] 2
t
t
6B
t. q.
Pt = TI Z
+ ~ 6B
+ u
t
t
t
A
ce
problème
d'optimisation
stochastique,
on
peut
associer
un
programme
d'optimisation
simple
car
i l
y a équivalence certaine. On a ainsi
:
Min
(P
-
p*)2
6B
t
t
t. q.
Pt = TI Zt + ~ .6B
ou encore
Min F = (TI Z
+ ~ 6B - p*)2
6B
t
t
âF
= ~ ( TIZ
+ ~ 6B - P*) = 0
â6B
t
t
Le stock optimal est donné par
-
1
(3.20)
6B
=
[TI
Z
-
p*]
t
~
t
t
Supposons
k
différent de
zéro,
le problème d'inter-
vention est résolue en tenant compte de la période suivante.
On a
:

---

-
50 -
1Pt+
,'J
1 -
Pf +1 )
(3.21)
Min
E llP -P*)' +
t
t
6B
1 + ê
t.q.
P
= 'TT Zt + f..l .1Bt + Ut
t
P(t+1) = 'TTZ t + 1 +
f..l6 B(t+1) + u(t+1)
L'aléa
est
représenté
par
la
variable
u.
A
la
da te
t,
les
variables
Ut
et
u (t+ 1)
sont
aléatoires
pour
le décideur,
il
choisit son action de la date t
en minimi-
sant
l'espérance
de
l'objectif
future.
A
la
date
(t+1),
l'O.l.C.C.
connait la valeur de Ut mais
u(t+1)
reste aléa-
toire. Le décideur optimise conditionnellement a Ut.
En supposant que de la période t
a
(t+1),
l'informa-
tion
s'accroît,
il
y
a
équivalence
certaine
(1).
Nous
avons ainsi
(3.22)
Min F
_ p*)2 + IP t +1 -
Pf+l)]
= llPt
t
1 + ê
t. q.
P
= 'TT Zt + f..l 6B
t
t
P
=
t + 1
'TT Zt+1 + f..l 6B t +1
En minimisant en t+1, on a le stock optimal en t+1.
(3.23)
6B(t+1)
=
ou
Z
=
ST
et
'TT 1
le
coefficient
correspondant
1(t+1)
e
e
on a
ST
=
e (P(t+1)
=
e (P(t+1)
( P7t+ 1 ) - 'TT.Z t - f..l 6Bt ) + 'TT Z( t + 1 ) -lt+ 1) ]
En
reI!lplaçant
6 B +
t
l '
par
sa
valeur
optimale
en
fonction de 6B , nous obtenons
t
ll) - UO{1 théo1ème (4.2) danb LAFFONT (
).

---

-
51
-
L'équation de stock qui en résulte est
(1)
=
-TI
Zt+
((~+Ô)3+TI e) [(1+Ô)3Pt+ôPft+1)
~
~
1
.
e
+ TI e p
-TI Ô Z
]
1
(t+1)
(t+1)
L'équation ainsi
obtenue
tient
compte des variables
des
variables
de
la
période
t
et
également
de
celles
de
la
période
t+1.
C'est
une
démarche
moins
myope
que
la
précédente ;(3.25)
représente
l'équation de stock régulateur
de l'O.I.C.C.
111.5. - MODELE A DEUX REGIMES
Compte
tenu
des
interventions
sur
le
marché
de
l'O.I.C.C.
qui
peuvent
ne
pas
être,
nous
avons
finalement
un modèle à deux régimes.
(i)
1er régime
L'O.I.C.C.
n'intervient
pas,
le
marché
fonctionne
\\ 1)
- La- 'ré.bo~ut.i.on de. c.e. y.nog'ra-mme. dyna-m.i.que. e.6t 6ai.te. à. pa-'rtù du p'rinc.ipe.
d'optim~.i.~é. de. BE L LMAN. Voù pa.'r e.xe.!Y1p~e. BE L LMAN e.t VREYFFUS (7_965J

---

-
52 -
librement
et
nous
avons
le
système
d'équations
(3.8),
( 3 . 13 ),
(3. 14) et
(3. 15 ) .
(ii)
2e reglme
L'O.l.C.C.
intervient
par
l'intermédiaire
de
sont
stock
régulateur,
le
système
d'équations
devient
alors
( 3 . 8 ),
(3. 13 ),
(3. 14 ),
(3. 16) et (3. 25 ) .
L'analyse
économétrique
des
modèles
a
plusieurs
régimes
pose
certaines
difficultés
liées
principalement
au
fait
de
savoir
ou
non
les
périodes
de
changement
de
régime
(1).
Dans ce cas, il ne devrait pas avoir de problème
très particulier ,
car
nous
prenons
comme
indicateur
de
régime
la
variation
de
stock
de
l'O.l.C.C.
qui
est
une
variable
observable
permettant
la
séparation
adéquate
de l'échantillon.
En
conclusion
a
la
modélisation
théorique
que
nous
avons
présentée,
nous
pouvons
dire
que
le marché du
cacao est très complexe avec énormément de facteurs entrant
directement
ou
indirectement
dans
la
production
et
la
consommation.
Nous
ne
pouvons
nullement
prendre
en
compte
toute
sa
complexité
et
tous
les
détails
du
marché.
Nous
avons
fait
des
hypothèses
simplificatrices
qui
sont
sans
doute
discutables
mais
qui,
nous
l'espérons,
permettront
de capter l'essentiel du marché.
Un
point
important
apparaissant
dans
la modélisa-
tion
est celui des anticipations
nous allons
en discuter
dans la suite en mettant l'accent sur les problèmes qu'elles
posent en modélisation économétrique.
( 1 )
b U 'l
C. e. b
p'l 0 b l è.me. b,
0 n
pou 'l 'l a
b e..
'l i fi i'l e. 'l
a v e. c.
i. n t i 'l ê. t
a LAFFONT e.t MONFORT (1976) e.t RICHARD (19&0).

---

CHA P I T R E
- IV -
FORMATION DES ANTICIPATIONS ET ESTIMATION

---

-
54 -
IV. 1. - THEORIES
Les
anticipations
jouent
désormais
un
grand
rôle
dans
la
théorie
économique
avec
l'approche
dynamique
qui
est
de
plus
en
plus
utilisée
en
particulier
dans
la
modélisation
du
secteur
agricole,
lorsque
le
délai
de
maturation
excède
une
période
c'est
à
dire
qu 1 il
Y a
un
retard
dans
la
production,
les
anticipations
apparaissent
comme un sujet naturel d'analyse.
Pour
la
formulation
des
anticipations
(de
prix),
plusieurs
théories
sont
applicables
chacune
ayant
des
avantages
et
ses
inconvénients
surtout
du
point
de
vue
économétrique.
4.1.1.
THEORIE
DES
ANTICIPATIONS
ADAPTATIVES(l)
Formellement, nous avons
e
( 4 • 1 )
P(t-l)
= 8 [p t
avec
a <8 ~ 1
ou
P~ est le prix anticipé à la période t
8 le coefficient d'anticipation
Les
anticipations
adaptatives
supposent
que
les
agents
économiques
adaptent
leurs
anticipations
présentes
aux
anticipations
passées
c'est
a
dire
qu'ils
revisent
leurs anticipations
précédentes à chaque période en propor-
tion de
la différence entre le prix actuel et celui qu'ils
avaient
précédemment
anticipé.
Il
s'en
suit
que,
dès
lors
qu'il
y
a
une
erreur
d'~nticipation, elle
se
répercute
lI)
- Voi~ NERLOVE (1958)

---

-
55 -
sur
les
anticipations
futures
c'est
en
cela
que
la
non
rationalité
est
reprochée
à
la
théorie
des
anticipations
adaptatives
;
car
tout
se passe comme si
les agents écono-
miques
perpétuaient
leurs
erreurs
passees
puisque
les
erreurs d'anticipation sont corrélées.
On remarque que le modèle des anticipations adapta-
tives défini plus haut n'est qu'une autre forme des modèles
à
retards
échelonnés.
En
effet
l'équation
(4.1)
peut
se
reecrire comme
( 4 • 2 )
ou
e
( 4 • 3 )
(1
-
(1-13)
L)
Pt = 8 P(t-1)
où L est le polynôme de retard.
(1-
(1-~) L) est inversible pour 1
-ri < 1
d'où
8
( 4 . 4 )
(I-( 1-8)L)
ou encore
CD
( 4 • 5 )
qui
est
une
forme
de
modèle
a
retards
échelonnés
(1).
Comme
l'a
illustré
GROSSMAN
(2),
sous
l ' hypothèse
d'anticipations
adaptatives,
les
agents
mettent
du
temps
à
savoir
les
changements
de
prix
car
tout
ce
qu'ils
font
est
basé
sur
les
prix
passes.
Ils
ne
croient
pas
en
la
permanence du changement total.
11)
-
VO,{'C.
NERLOVE
l7912)
pou'C.
un
a.pe'lç-u
gé.né.'C.a.l
bU'C.
leb
modèlebà 'C.eta.'C.dbé.~helonné.b.
(2) - GROSSMAN (7981)

---

- 56 -
L'analyse
peut
être
conduite
dans
une
optique
bayésienne
comme
l'a
fait TUR NOVSKY
(1)
qui
a
obtenu
la
distribution
a
posteriori
du
prix
anticipé
à
partir
d'un
processus
normal
sur
le
prix
à
variance
connue
et
d'une
,
distribution
a
priori
"naturelle
conjuguée"
sur
le
prix
anticipé.
Dans
le
cas
ou
la
seule
source
d'information
est
constituée
par
les
prix
passes,
la
distribution
a
postériori
de
la
période
(t)
devient
l'à
priori
de
la
période
(t+l).
Il
obtient
le
résultat,
suivant
dans
le
cas d'un seul prix par période
W
( 4 • 6 )
( t + 1 ))( p
w
(t-l )
t
où
w
est la variance,
t
c'est
à
dire
que
l'estimation
subjective
du
prix
anticipé
suit
un
schéma
adaptatif.
La
différence
avec
l'équation
(4.5)
réside
dans
le
fait
que
le
coefficient
d'adaptation
n' est
pas
constant
mais
varie
en
fonction
de
la précision
relative
a
priori
de
l'observation.
Il
a
également
donné
une
intuition bayésienne
au
modèle
adaptatif
de
NERLOVE.
En
effet,
pour
que
le
coefficient
d'anticipation
soit
égal
à
une
constante
k,
nous
avons
W(t+l ~k
ou de
wt
manière
équivalente
w t
= W
(l-k)t
c'est
à
dire
que
la
o
variance
subjective
doit
décroître
géométriquement
dans
le temps.
Mais à cause de cette non rationalité, s'est dévelop-
pee
la
théorie
des
anticipations
rationnelles
qui
fait
l'objet de nombreux travaux tant au niveau théorique qu'empi-
rique.
Nous
essayerons
ici,
sans
être
exhaustif
de
donner
un aperçu sur ce sujet.
(1)
- VO{~ TURNOVSKY (1969)

---

-
57 -
4.1.2.
THEORIE
DES
ANTICIPATIONS
RATIONNELLES
A la suite des travaux de MUTH
(1) on estime qu'une
anticipation
ou
une
prévision
est
rationnelle
si
elle
permet
de
prévoir
la
valeur que
prendra
une
variable dans
le
futur
sans
qu'il
Y ait
une
erreur
systématique
de
la
prévision.
Il
est
important
et
nécessaire
de
noter
que
cela
n'implique
pas
que
la
prévision
soit
toujours
juste
mais
simplement
que
l'écart
entre
l'anticipation
et
la
valeur
constatée
plus
tard
soit
tout
a
fait
aléatoire
et
sans
corrélation
avec
les
erreurs
antérieures.
Pour
se
faire,
il
faut
que
tous
les
agents
disposent
de
la
même
information
(2)
et
l'utilisent
intégralement
pour
faire
leurs
prévisions
qui
sont
basées
sur
le
système
économique,
en
d'autres
termes,
les
agents
économimiques
connaissent le modèle ainsi que ses paramètres.
Soit
le
prix
rationnellement
anticipé
de
la
période t, nous avons
. (4.7)
ou
E est l'opérateur Espérance mathématique,
n(t-1) l'ensemble de toutes les informations disponi-
bles au moment de l'anticipation c'est à dire à la période
(t-1 ).
En
pratique
n (t-1)
est
un
ensemble
de
variables
et
de
paramètres
structurels
supposes
connus
des
agents
économiques
mais
qui
demeurent
inconnus
de
l'économètre.
D'un
point
de
vue
purement
économétrique,
les
anticipations
rationnelles
impliquent
la
connaissance
de
la
forme
réduite
qui
servira
a
obtenir
les
valeurs
anticipées.
J 1) - Vé. i à c. i.t é.. --
(2)
-
Vo.i.'l GROSSfJAN (1981)
pOU'l c.ond.i.Uonô de. 'lé.a.Uôa.Uon

---

-
58 -
Une
approche
bayésienne
a
été
également
utilisée
dans
les
anticipations
rationnelles par CYERT et DEGROOT(l).
Soient les équations de marché
:
( 4 • 8 )
Ct = dl
-
(3 Pt
( 4 • 9 )
Qt = d
+
(Pt)
+ Ut
2
yEt - 1
(4.10)
Ct = Qt
Les
équations
(4.8),
(4.9)
et
(4.10)
représentant
respectivement la demande,
l'offre et l'équilibre du marché.
On a
d -d
1
2
(4.11)
y
(p
) -
(3
S
t
on déduit
E(t-l )
(4.12)
=
1 + E(t-l)
(y /8)
A chaque
pér iode,
les
agents
forment
leurs
antici-
pat ions
de
la
future
période
sur
la
base
de
l'équation
(4.12).
Le
prix
actuel
est
genere
par
l'équation
(4.11).
Le
prix
actuel,
observé
conduit
a
un
changement
des
anticipations
des
valeurs
des
paramètres
dans
(4. 12) •
Le
prix
suivant
est
généré
par
(4.11)
et
ainsi
de
suite.
4.1.3.
REVISION
ADAPTATIVE
DES
ANTICIPATIONS
Comme
nous
l'avons
vu,
les anticipations rationnel-
les
ont
l'avantage
d'être
basées
sur
une
exploitation
complète
de
l'information
des
agents,
toutefois
comme
le
signalent
GOURIEROUX,
LAFFONT
et
MONFORT,
si
le
modèle
contient
des
anticipations
sur
les, variables
endogènes
futures,. l ' hypothèse
d'anticipation
rationnelle
est
compa-
tible
avec
une - infinité
de
solutions, -il-s
ont - également -
III - VO{~ CYERT ~t VEGROOT l19741

---

-
59 -
analysé
divers
critères
de
sélection
comme
le
pouvoir
prédictif, la robustesse, etc ...
(1).
L'intérêt de l'hypothèse d'anticipation rationnelle,
au moins comme cas limite est reconnu. Mais la multiplicité
des
solutions
est
très
embarrassante.
GOURIEROUX,
LAFFONT
et MONFORT
(2)
ont donc étudié les possibilités de révision
adaptative des anticipations et la convergence asymptotique
vers
les
anticipations
rationnelles.
Leur
conclusion
est
la
suivante: si
les
variables
exogenes
sont
autocorrélées
ou
si
le
modèle
a
anticipation
rationnelle
n'a
pas
de
solution
stationnaire
unique,
il
n'y
a
pas
convergence.
En
d'autres
termes,
on
ne
peut
pas
éviter
le
problème
de la multiplicité des solutions dans le modèle a anticipa-
tions
rationnelles
par
une
révision adaptative
convergente
des anticipations.
IV.2.
-
ESTIMATION DES MODELES A ANTICIPATIONS RATIONNELLES
Du
point
de
vue
de
l'estimation
économétrique,
les
modèles
avec
des
variables
anticipées
peuvent
poser
des problèmes car celles-ci ne sont pas observables.
L'estimation des modèles à anticipations adaptatives
se
fait
par
des
méthodes
économétriques
simples
après
utilisation
de
la
transformation
de
KOYCK
pour
éliminer
la
variable
anticipée
non observable.
Cette
transformation
introduit
en
général
une
autocorrélation
dans
le
terme
d' erreur qui
est
assez
facile
à estimer car l'autocorréla-
tion n'est pas forcément une nuisance.
1)
-
POU1
piUb de dita{ib
be
1i6i1e1 a GOUR1EROUX,
LAFFONT
et MONFORT (1980).
(Z)
- Voit GOUR l EROUX, LAFFONT et MONFORT 11983).

---

-
60 -
Une estimation efficiente dans les modèles à anticipa-
tions
rationnelles
est
plus
délicate à
obtenir
et
encore
plus s ' i l s'agit d'équations
simultanées.
Il
y a
essentiel-
lement deux méthodes d'estimation.
La méthode de substitution
et la méthode des erreurs sur les variables
(1). WICKENS
(2)
a
analysé
et
comparé
ces
deux
méthodes
dans
un
contexte
d'équations simultanées.
La
méthode
de
substitution
consiste
à
remplacer
la variable anticipée par sa prédiction ; plusieurs approches
ont
été
utilisées
pour
obtenir
la
prédiction,
notamment
la forme réduite non contrainte qui donne des anticipations
quasi
rationnelles.
La
rationalité
est
préservée
si
les
prédictions
sont
basées
sur
la
forme
réduite
contrainte.
Comme
en
général,
les
paramètres
de
la
forme
structurelle
ne
sont pas
connus,
on
substitue
les
équations de la forme
réduite
contrainte aux
variables
anticipées.
Mais
la
forme
réduite
contrainte
est
une
fonction
non
linéaire
des
coefficients
structurels
inconnus,
par
conséquent
pour
obtenir
une
estimation
complètement
efficace
il
est
nécessaire d'utiliser
une
procédure d'estimation des systè-
mes non linéaires ce qui entraîne des difficultés de calcul.
La
méthode
des
erreurs
sur
les
variables
consiste
à substituer les variables anticipées par leurs réalisations
observées
introduisant
de
cette
façon
des
erreurs
d' obser-
vation ou de mesure.
Le
système ainsi obtenu est un système
observable
mais
incomplet
(3).
L'estimation
de
ce
système
peut être obtenue par la méthode du maximum de vraisemblance
à
information
limitée
ou
à
information
complète
si
le
système est préalablement complété.
Le résultat intéressant
mais
un
peu
surprenant
obtenu
par
WICKENS
est
que
cette
estimation
préserve
la
rationalité
sans
qu'il
y ait
subs~­
titution
explicite
des
anticipations
rationnelles
ceci
11)- -POU'l. de.b
d-é.ta..i.1b-bU'l.
le.b mé.thode.o -d'e.oUmaUotl vo.i.'l.
WALLIS
t 1980)
pOU'l. la mé.thode. de. bubbUtut.i.OYl e.t
pa '1. e.xe.mple.
MC CALLUM 119(6) POU'l.
l'aut'l.e..
12) - Vo.i. '1. Wl CKEN S 119 8 2 ) •
131 - pOU'l. de.b dé.ta.i.lb vo.i.'l. WICKENS dé.jà ~.i.té..

---

~ 61
-
est
dû
au
fait
que
l' algor i thme
de
calcul
du
maximum
de
vraisemblance
peut
être
interprété
comme
consistant
a
remplacer
les
variables
explicatives
endogènes
par
des
prédictions
successives
de
la
forme
réduite
contrainte
qui sont en fait des anticipations rationnelles. L'algorithme
impose
donc
implicitement
la
rationalité.
Strictement,
cette rationalité est asymptotique car la méthode du maximum
de vraisemblance est une méthode asymptotiquement efficiente
La
méthode
des
erreurs
sur
les
variables
est
en
général
plus
facile
à
appliquer
que
la méthode de
substi-
tution car elle n'introduit pas de non linéarités addition-
nelles
mais
elle
ne
peut
s'appliquer
a
tous
les
modèles
(1).
Par
exemple,
dans
l'estimation d'une
fonction d'offre
agr icole,
remplacer
le
pr ix
anticipé
par
le
prix
observé
reviendrai t
a
estimer
une
équation
dans
laquelle
l'offre
serait
fonction
du
prix
courant
ce
qui
peut
changer
la
signification économique du modèle.
En
général
l'estimation
d'un
modèle
a
équation
simultanée
avec
des
anticipations
rationnelles
pose
des
problèmes
de
calcul
car
nécessite
la
pr ise
en
compte
de
contraintes
non
linéaires
sur
les coefficients de
la forme
réduite.
( 1 )
pou. .or
li. n e.
c. omp a .or a.i bon
d é. t a.i ~ ~ é. e. de.
c. e. b d e. u. x. mé. t ho d e. b
-'V 0 i.'r WI CKENS.

---

»L'iconomit{ie a
POU{
objet
p{op{e
la dite{mi~a­
tion
empi{ique
deb
loib
iconomiqueb.
Elle
c omp l è. t e l a
th i 0 { i e
en
ut i lib a nt
l e bob be {va-
tionb
chi66{ieb
POU{
vi{i6ie{
l'ex.ibtence
de b
lia i bon b
bU PP0 b i e b
e t
p { ici b e {
leu {
60 {me
ex.acte.
Elle ebt ainbi
une b{anche de la bcience
iconomique»
E. fv1I:\\L l NVAUV
CHA P I T R E
- V -
ESTIMATION DU MODELE

---

-
63 -
Avant
l'estimation,
nous
parlerons
de
la
spécifi-
cation
finale
c'est
a
dire
la
forme
du
modèle
que
nous
avons retenue.
V.l. - SPECIFICATION FINALE
Malheureusement,
en
général,
il
Y a
une différence
entre
la
spécification
théorique
et
la
forme
estimée,
car,
toutes les variables utilisées dans le modèle théorique
ne
sont
pas
toujours
observables,
il
faudrait
veiller
a
ce que les données
ne
rejettent
pas
les hypothèses théo-
riques
et
de plus la
théorie
économique
ne
guide
pas
dans
le
choix des
différentes
formes
fonctionnelles.
Nous
avons
suivi la méthodologie proposée par Leamer (1) qui a présenté
une
théorie des
recherches de
spécification dont on citera
les six variétés
(sans traduction).
"hypothesis-testing
search"
permettant
de
choisir le "vrai modèle".
2 -
"Simplification search" permettant de construire
un modèle utile.
3 -
"Interprétative search"
conduisant à une spéci-
fication
qui
permette
une
interprétation
raisonnable
des
données (avec des estimations acceptables).
~7)
L'auteut
di6~ute
latgement
de
~ette
méthodologie
dan6 60n ouvtage voit LEAMER (7978).

---

-
64 -
4 -
"Proxy
search"
pour
approximer
au
mieux
ce
qui n'estpas observable.
5 -
"Data selection search" pour choisir les données a
utiliser dans l'inférence.
6
"Post
data
model
construction"
pour
améliorer
un modèle existant.
Chacune
des
six
variétés
est
discutée
en
suivant
l'approche
classique
et
l'approche
bayésienne
qui
est
particulièrement
utile
lorqu' on
dispose
d' information
a
priori
qu'on
peut
incorporer
de
manière
probabiliste.
Nous
allons
nous
situer
essentiellement
au
niveau
de
la
deuxième
et de
la troisième variété.
Il
est très
important
de noter que dans
la troisième variété,
il y a deux appro-
ches différentes pour obtenir la forme finale.
(i)
"du
général
au
particulier"
dans
laquelle
une
série
de
contraintes
est
imposée
au
modèle
générale
(par exemple l'élimination de certaines variables).
(ii)
"du
particulier
au
général"
ou
nous
partons
d'un
modèle
très
contraint
au
départ,
ces
contraintes
sont
par
la
sui te
progressivement
relachées
(par
exemple
l'addition d'autres variables}.
Il
nous
semble
plus
raisonnable
de
partir
d'un
modèle plus général et d'arriver à une spécification parti-
culière par
les
procédures
de
test.
L'approche
"du général
au
particulier"
a
toutefois
certaines
limitations
comme
la
taille
de
l'échantillon
et
de
plus,
il
n' y
a
pas
une
séquence unique pour la simplification du modèle de départ(1).
La démarche précédente n'empêchera certainement pas certai-
nes équations d'avoir un caractère_un_peu ad'ho~.
7 J
HENVRY
17980 J
e.xp~ i. c. U e.
~ e.b de.ux a.pp'! OC.he.b
que.
nOUb
a.vonb me.nti.onnée.b.

---

-
65 -
5.1.1. - PRODUCTION
Au
regard
de
l'équation
(3.8),
la
production
est
fonction
du
prix
anticipé,
du
prix
des
inputs
variables
et du niveau des
inputs
fixes
qui ne
sont pas observa-
bles.
Nous
supposons
comme
dans
ADAMS
et
BEHRMAN
(1)
que
F
est
principalement
déterminé
par
le
rapport
du
prix
au
prix
du
facteur
en
vigueur
k
périodes
auparavant,
k
étant le délai de maturation ; soit
F = a l ~F) (t-k) hypothèse raisonnable car le
nombre
d'arbres
en
t
est
certainement très
lié
au rapport
de prix en (t-k).
Une
autre
difficulté
c'est
que
P
et
ne
sont
v
pas observés mais
en
utilisant
un
prix
réel,
nous
pouvons
supposer
que
ce
prix
prend
en
compte
indirectement
les
effets de P
et de P .
v
f
Pour
ce
qui
est
de
l'anticipation
du
prix,
on
a
fait
l'hypothèse
d'un
processus
de
retards
échelonnés
la difficulté de
déterminer l'ampleur du retard est résolu
sur
la
base
de
certaines
considérations
théoriques
et
parfois de manière subjective.
L'équation retenue est la suivante
( 5. 1 )
PRO
=
t
où
PRO = production
LP = Logarithme du prix
T = Trend
OuM = variable muette
(7 J--- ADAMS et BEHRIvI/\\N (79,6) déjà. c.Ué.

---

-
66
-
Les ai sont
les
coefficients
structurels
et
u 1t
un
terme
aléatoire.
Cette équation simple est compatible avec la théorie.
5.1.2. -
DEMANDE DE CONSOMMATION
Dans
l'équation
(3.13),
comme
précédemment,
nous
ne
disposons
pas
de
données
sur
Po'
PV ,
FFo
On
F
remarque toutefois que PQF et PV
sont liés '. et
PQF
peut
prendre
F
en
compte
FF
et
que
compte
tenu
de
certaines
habitudes
de
consommation,
on
peut
négliger
P
c'est
à
dire
que
o
les
autres
biens
n' apparaissent
pas
comme
des
contraintes
réelles
ou
des
éléments
d'appréciation
dans
la
demande
de
consommation.
Il
Y a
également
le
fai t
que
PQF
soit
le
prix
du
produit
fini.
Approximativement,
on
suppose
que
le
prix
du
cacao
représente
dans
une
bonne
~~sure
ce
prix.
La
fonction
de
demande
retenue
est
linéaire
( 1 ),
soi t
( 5. 2 )
Dt = 13 0+ 13 1 R
+13
T + u
t
2 Pt +13 3
2t
,
ou
Dt = demande de consommation
R
= revenu
t
et
u
un
terme
d'erreur
aléatoire
et 13 1.
les
coeffi-
2t
cients.
5.1.3. -
DEMANDE DE STOCK
,
e
L'équation
(3.14)
contient
egalement
P(t+l)
qui
n'est
pas
observable.
Réécrivons
cette
équation
en
ajou-
tant un terme constant soit :
e
(5.3)
ST =Y o +Y 1 (Pt - P(t+l)) + Ut
11 r
On
pouna.
~e. -ié6é'[e.'[
à.
BASCHET
e. t
VEBREU
11911 )
pou'[
de.~
6onet.ion~
d'ut.i!.ité
eondu.i~a.nt
a.
de.~
de.ma.nde.~
Unéa..i'[e.o.

---

-
67 -
ou
ST
est
le
stock
Yi
les
coefficients
et
Ut
un
terme
d'erreur.
On a
:
( 5 • 4 )
Supposons que
:
( 5 . 6 )
( 5 . 7 )
t
=Y
y~
o +y 1P(t-1)- Yd
[YO+Y1Pt-ST+Ut]-Pt} +u(t-1)
1
=Yo + '1 P (t-1)- 0" [Yo +Y1 Pt -ST+u t -Y1Pt ] + u(t-1)
d'où
( 5. 9 )
avec
Il
apparaît clairement que
les variables aléatoires
u
présentent
une
liaison
temporelle.
Comme
le
mentionne
3t
MALINVAUD
(1),
pour
des
données
annuelles,
un
processus
11)
-
MALlNVAUV
(1981)
p.
511
ôouUgYle.
toute.6o.i..ô
que.
POU'1.
de. ô
do Yl Yl é e. ô
me. Yl ô u e. f l e. ô
out '1. .i ml ô t '1. .i e. f l e. ô
u Yl e.
t e. 11 e.
'(. e p'(. é -
ôeYltaUoYl '1.üque. au c.oYlt'1.a.i'1.e. d'êt'(.e. -.iYladéquate..

---

-
68 -
autorégressif
du
premier
ordre
suffit
a
approximer
la
liaison des erreurs.
L'équation de stock est également linéaire.
5.1.4. -
STOCK DE L'O.I.C.C.
Nous
nous en tiendrons a
la spécification théorique
(5.20)
car
nous
ne
disposons
pas
de
données
sur
6B
dans
la période qui nous intéresse,car depuis sa création l'O.I.C.C.
a
commence
a
intervenir
qu'en septembre
1981.
Comme consé-
quence
pour
nous,
le
deuxième
régime
du
modèle
n'a
pas
fonctionné
et
nous
estimerons
donc
que
le
régime
l,
c'est
a
dire
lorsque
le
marché
fonctionne
sans
intervention
de
l'O.LC.C ..
Il
Y a
une
séparation évidente
de
l'échan-
tillon.
V.2.
- ESTIMATION ET RESULTATS
5.2.1.
- DEFINITION ET SOURCE DES DONNEES
-
Pour
la
production
on utilise
la
récolte
mon-
diale
nette
qui
est
la
production
brute
ajustée
pour
les
pertes en poids.
2
La
demande
de
consommation
est
représentée
par les broyages mondiaux.
3 -
Le stock utilisé est le stock de fin de période.
Les
données
précédentes
sont
disponibles
dans GILL AND
DUFFUS
(1 981 )
4 -
Le
prix
utilisé
est
l'indice
du
prix du cacao
des Nations
Unies
les
sources
sont
United Nations
(1979)
et
Annuaire
statisti~ue
des
Nations
Unies
(1981).
Nous
avons déflaté ce prix par le déflateur des pays de l'O.C.D.E

---

-
69 -
pour
prendre
en
compte
d'une
certaine
manière, ta capacité
d'importation des
exportations de cacao car
les producteurs
importent essentiellement des pays de l'O.C.D.E., et inclure
également
en
quelque
sorte
le
coût
des
facteurs
dans
la
production
du
cacao.
Le
déflateur
est
disponible
dans
les comptes nationaux des pays de l'O.C.D.E ..
5
Le
revenu
utilisé
est
l'indice
du
produit
intérieur
brut
au
niveau
mondial.
Cet
indice
figure
dans
l'annuaire statistique des Nations Unies
(1).
5.2.2.
-
ESTIMATION
Nous signalons que
la forme des
équations à estimer
peut
être testée.
La
procédure est celle des
tests d'hypo-
thèses
non
emboîtées
qui
dans
ces
situations
ne
présente
pas
un
grand
intérêt
car
on
peut
faire
de
cette
manière
autant
de
tests
qu 1 i l
y
a
de
formes
fonctionnelles
(2).
Le
modèle
a
estimer
est
constitué
du
système
des
équa tions
(5. 1)
(5. 2 ),
(5. 9)
et
(3. 1 5 ) .
Ecrivons le modèle
(A)
PRat =a o +a 1 LP(t-6) +a 2T +a 3 DuM + u 1t
Dt = SO+Sl Rt+ S2Pt
+S3 T + u 2t
(A)
ST t =Yo (1-0) + OST(t_l) -oY 1 lt-l) + u 3t
Qt = PRat + ST(t_l) = Dt + STt
(7) - POU1 leb donnéeb btat<bt<queb VO{1 annexe l
(2)
POU1
c.eb
tebtb,
on
pou11a
be
1é6é1e1
a
PESARAN
( 1914)
0 U
à VAV 1VSON et /JIACK 1NNON. (198 l )

---

-
70 -
Le
système
(A)
est
un
système
incomplet
et
sous
cette forme
i l
n' est
pas
aisé
de
dériver
la
distribution
des variables endogènes à partirde celle des u
.
i t
, ,
.
En
utilisant
l'identité
(3.15)
on
peut
reecrlre
le système de la manière suivante
(5.10)
Qt=<lo+<ll
L~t_6)+<l2T+<l3 DuM+ST(t_l )+u 1t
( B )
(5.11)
Qt = 8 + y0 ( 1- 0 ) + 8
0
1Rt + 82 P t + oS t ( t - 1 ) + 83T- °1P ( t - 1 )
+ U 2 t
+ u 3 t
ou
en
normalisant
(5. 11)
par
rapport
au
prix
nous
avons
(5.10)
Qt=<lo+<llLP(t_6)+<l2T+<l3DuM+ST(t_l)+ult
(c )
(5.11,'.
Pt=8~{Qt-[ 8o+Yo( 1-0) ]-81Rt -OST(t_l )-83T+OY1P (t-l)
,
Reparamétrisons
l'équation
(5.11),
le
système
(c )
devient·
(D)
(5.12)
Pt=Ko+K1Qt+K2Rt+K3ST(t_l)+K4T+K5P(t_l)+V2t
-8 +Y (1-0)
o
K =_1
0
ou
K =
1 82
o
K
5
et
v
= u
et
-1 t . .
lt
Précisons les hypothèses

---

-
71
-
(i) erreurs
On
suppose
que
les
Vit
sont
normalement
distribués
avec
une
moyenne
nulle
et
une
variance w..
sans
contrainte
I I
a
priori
sur
leur
covariance.
On
suppose
également
qu 1 il
peut
y
avoir
autocorrélation
mais
pas
d'autocorrélation
croisée c'est à dire que
:
1t
t
1
r1
=
R
l)
t -
+
avec R
0
( V
J
(
V l
= (
V2t
V2~-1)
où les
€it
sont des variables aléatoires normales indépendam-
ment distribuées de moyenne nulle et de matrice de variance-
covariance L soit :
°11
'(€ l
1t
IN
[0,
LJ
=
€
-
'\\,
avec L
(
t
€2t
°21
(ii) variables
Les variables endogènes sont Pt et Qt
Les
variables
R ,
T et
1
(constante)
sont
considé-
t
rees
comme
exogènes
et
toutes
les
variables
retardées
comme prédéterminées
(1)
ce sont des hypothèses maintenues
et par conséquent qu'on ne testera pas
(2)
Ecrivons le système D sous forme matricielle
(1)
Pout
deb
ptéQ{b{Onb
but
~eb
d{66étenteb
not{Onb
d'exogénéUé
et
de
ptédétetm{naUon,
on
poutta
be
té6étet
à ENGLE, HENVRY et RICHARV (1981).
(2)
Pout
deb
tebtb
de
~'hypothèbe d'exogéné{té,
VO{t
pat
exemp~e
HOLLY
l1982J,
et
ENGLE,
HE NVRY
et
RICHARV
(1980).

---

-
72 -
LP(t-6)
T
V
a
0
lt
al
a 2 3
l-:, ~
DuM
+
][::] =[::
0 K
0
4
K3 K"L. K:]
V2t
ST(t_l)
Rt
1(\\-1)
~
J
On remarque que la normalisation est diagonale.
La forme réduite du modèle est donnée par
LP (t - 6)
0
T
( E )
[::1 [~,
DuM
+ [wltl
=
f'G: al a2 a3
0
0
K4
K3 K3 :51
ST(t_)
W2~
Rt
P(t-l)
LP(t-6)
T
Tf
Tf
Tf
0
13
14
15
+ [w: t ]
[::] r" Tf12
w
Tf
Tf
Tf
Tf
Tf
2t
21
22
23
24
25
26 .:~
DuM
( F )
Tf
=
ST ( _ 1 )
Rt
P(t-l)

---

-
73 -
. ,
Ecrite
de
cette
manlere
( F )
est
la
forme
réduite
non
contrainte.
Lorsqu'on
parle
de
forme
réduite
sans
préciser,
il
s'agit
de
la
forme
réduite
non
contrainte.
On
peut
réécrire
(F)
en
gardant
explicites
les
contraintes entre les paramètres.
LP(t-6)
T
a
0
0
w
o
al
a 2
3
lt
DuM
+
( G ) Pt
K 1a a +K a
al Kl a2 KJ+K4 Kl a 3 K1+K 3 K
K
l
r
rt] { a
2
S
ST(t_l)
w2tJ
Rt
P (t-l )
(G)
est
alors
l'expression
de
la
forme
réduite
contrainte.
Identification du modèle
Soient
B
,
r
et
1:
,
les
paramètres
(mxm)
(mxn)
(mxm)
de
la
forme
structurelle et
TI(
)
et
~
mxm
(
) '
les para-
mxm
mètres
de
la
forme
réduite
dl un
modèle
a
équations
simul-
tanées quelconque.
De
manière
générale,
le.
fait
que
la
fonction
de
vraisemblance puisse s'exprimer comme fonction des
3m- 1 ) ,
,
m(n
+
--2-
parametres
structurels
et
egalement
comme
m+ 1 )
,
, .
l
l '
fonction des m (n + -2-
parametres redults pose
e prob eme
d'identification
c'est
a
dire,
comment
peut-on
retrouver
les
paramètres
structurels
a
partir
de
ceux
de
la
forme
rédui te
car
la
fonction
de
vraisemblance
est
stationnaire
sur
tout
ensemble
de
valeurs
(B,
r, 1:
impliquant
les
mêmes matrices
(TI,
n)
(1).
Comme conséquence,
les méthodes
[7)
- VO{1 IJiALlNVAUV
\\ 7981)

---

-
74 -
du maximum de
vraisemblance
ne
donnent
pas des
estimateurs
uniques
de
B,
r et
i:.
Ce
problème est
résolu
en
in férence
classique en imposant des restrictions exactes sur
(B ,r,i:)
de
telle
sorte
que
la
trans formation
de
(TI
, st)
a
(B, r ,i:
soit biunivoque.
En inférence bayésienne on a
la possibilité
d'introduire des contraintes probabilistes
(1).
Dans
notre
modèle
la
matrice
B
est
triangulaire
ce
qui
facilite
l'identification.
L'équation
(5.10)
est
identifiée
alors
que
(5.12)
est
suridentifiée.
0 n
sait
que
la
suridentification
entraîne
des
restrictions
sur
les
paramètres
réduits
qu'il
faut
prendre
en
compte
dans
.
TI22
al
l'estimation.
Dans
notre
cas
la
contralnte
est
TI--
= a3
ou
TI 22
et
TI 24
sont
respec t ,
1
ff'
,24
d
lvement
es
coe
lClents
es
variables LP(_6) et DuM dans la forme réduite.
Ecrivons
le
système
sous
la
forme
générale
des
équations simultanées.
avec
2 x 2
= 2 x 1
r =
=
2 x 7
et
z' = [
t
LP( t- 6 ) T DuM
ST( t- 1) Rt P ( t - 1 )
= 1 x 7
Par hypothèse V
= R V -
+ Et
d'où
t
t
1
(7) - VO{1 VREZE (7974).

---

-
75 -
RB Y(t-l) + RfZ(t_l) = R V(t-l)
c'est à dire
ou en changeant de notation on a
avec
A =
[B
f]
et
= 9 x 1
= 2 x 9
En
disposant
de
T observations,
nous
pouvons
écri-
re
(1).
X 1
=
(X l '
••• ,
X )
= 9 x T
T
E'
= (E: ,
1
. . .. , y ) = 2 x T
T
d'où
(5.15)
E = XA'
X(l)
A'R'
T x 2 = T x 9
9 x 2 -
T x 9
9 x 2 2 x 2.
où
X
(1)
où
la
matrice
des
valeurs
de
X décalées
d'une
période.
Par
hypothèse,
les
lignes successives de
la matrice
E sont
identiquement,
indépendamment
et normalement distri-
buées
avec
une
moyenne
nulle
et
une
matrice
de
variance-
covariance
~, il s'en suit que
(7)
- Y1otat.i.on X'
b.i.gn.i.6.i.e t'l.anbpObée de X

---

-
76 -
(5.16)
P(E)
c' est
a
dire
que
la
matrice
E
(Tx2)
suit
une
loi
normale
matricielle
de
moyenne
nulle
et
de
matrice
de
variance-
covariance E QD
I
où
G9 indique le produit de KRONECKER.
T
Sa fonction de densité est alors donnée par
(1)
:
En
fait
i l s'agit d'une distribution normale multi-
variée
caractérisée
par
une
structure
particulière
de
la
matrice
de
variance-covariance.
En
effet,
en
utilisant
l'opérateur
Ve c
qui
transforme
une
matrice
en
un
vecteur
formé
des
colonnes
successives
de
cette
matrice,
on
a
de manière équivalente
(5.18)
Vec E
~
N
[Vec
0,
]
2T
E@
I T
c'est
a
dire
une
normale
multivariée
de
dimension
2T.
La densité des observations y est donnée par
T
-1/2
1
(5.20)
l
2 ]
exp
Tr
T
2
( AX 1
-
RAX 1
(1))
( XA '
-
X
(1)
A'R 1 )
(5.21)
P ( y )
=
( 271" ) - T
1E 1 - T /2 exp
-}
TrtE - 1 (AX' - RAX ' ( 1 ) ) x
( XA 1 -
X ( 1) A'R')}
l 7)
Pou~
de6
p~é~i6ion6
6U~
la
di6t~ibution no~male
mQt~(~(elle voi~ VREZE et RICHARV (7987 J.
(2J
-
Ylotation
: 1.1
6igni6ie déte~minaYlt, exp.
la 6on~Uon
exponentielle et T~, l'opé~ateu~ T~~~e.

---

-
77 -
La
fonction
de
vraisemblance,
fonction
des
parame-
tres A, R et ~ est donc.
T 2
(5.22)
L(A,R, L:)
=
(2TT)-TIEI- /
exp-
~ Trt f1 [AX'-RAX'(l)]
[ XA'
- X( 1) A' R ' ] }
(5.23)
Log L = c-i Lo9!EI -~trlE-1 [AX'-RAX' (1)] [XA'-X( 1 )A'R']}
ou
Log
L
désigne
le
logarithme
de
la
vraisemblance
et
C une constante
on a de manière équivalente
(5.24) Log L = c-i LoglEI -~tr r- 1 [AX'XA'-2RAX' (l)XA'
+ RAX' ( 1)
X( 1) A' R']
Il
faut
donc
maximiser
Log
L
par
rapport
a
A,
R et E pour obtenir
les estimateurs du maximum de vraisem-
blance
(1).
Si
nous
disposons
d'information
a
priori
sur
cer-
tains
paramètres
du
modèle
que
nous
voulons
incorporer
dans
l'estimation,
i l
est possible de
faire
une
estimation
bayésienne
(2).
Avant
de
passer
a
l'estimation,
il
nous
semble
important de
faire quelques observations sur
les
conditions
initiales
car
notre
modèle
est
dynamique.
Nous
savons
que la vraisemblance est conditionnelle aux valeurs passées.
Soit k le plus grand retard du modèle. Comme les observations
(1)
-
Ce.tte.
v'C.a,{6e.mb~anc.e. pe.ut
ê.t'C.e. c.onc.e.nt'C.é.e.
pa'C.
'C.appo'C.t
à.
E
e.t
à.
R
vo,{'c.
pa'C.
e.xe.mp~e.
GOLVFELV
e.t
QUANVT
(1972).
(2)
L'ana~Y6e.
bayé.6,{e.nne.
de.6
é.quaUon6
6,{muHané.e.6
e.6t
t'C.è6
dé.~,{c.ate.
e.t
c.oûte.u6e.
c.ompte.
te.nu
de.
~a
d,{me.n6,{on
de.
~'e.6pac.e.
pa'C.amé.t'C.,{que..
Maü
~oHque.
~a mat'C.'{c.e.
B
e.6t
de.-- d,{men6,{on
2
e.t
de.
fJ~U6
t'C.,{angu~a,{'C.e., - ~atâc.-he.
e.n
e.6t
6,{mpli6,{é.e.. VO,{'C. VREZE e.t RICHARV 11981).

---

-
78 -
varient
de
a
T,
pour
t
)/
k+ 1,
toutes
les
variables
sont
observées
et
pour
t
t
k,
on
ne
connai t
pas
les
valeurs
initiales
qu'on
peut
alors
inclure
dans
l'ensemble
des
paramètres
du
modèle,
mais
cela
complique
la
démarche
en
augmentant
considérablement
le
nombre
des
inconnus.
Pour
simplifier,
en
pratique,
on
laisse
les
k
premières
observations et
pour
t ~ k+ 1 on a toutes les valeurs obser-
vees
et le problème devient
standard.
Il
faut noter toute-
fois
qu'il
Y
a
une
perte
d'information
contenue
dans
les
k premières observations.
Remarques sur le modèle
(i)
on
note
que
P
cause
Q
au
sens
de
GRANGER
(1)
(ii)
si dl 2 =
0
alors
Q
devient
exogene
(faiblement)
et
i l
est
bien
connu
que,
sous
cette
condition,
on
peut
estimer
les
équations
séparément
et
une
analyse
efficiente
peut
être
conduite
conditionnellement
à Q t.
L'estimateur
des
moindres
carres
ordinaires
coïncident
avec
celui
du
maximum de vraisemblance.
5.2.3.
-
RESULTATS
Au
cours
de
l'estimation,
plusieurs
hypothèses
ont
été
faites
sur
les matrices R,
r et sur certains para-
mètres
:
-Hl
-
f, = 0 c'est a dire qu'il n'y a pas d'autocorrélation
des erreurs
dans l'équation d'offre.
-H2-
f
et
P2
f
0,
possibilité
d'autocorrélation
dans
1
les équations d'offre et de demande.
(1)
-
VO{'(
ENGLE, -HENDRY e.t RICHARD (1981).

---

-
79 -
-H3-
P
=
0,
pas
d' autocorrélation
dans
l'équation
de
2
demande.
-H4-
Pl et P2 = 0 pas d'autocorrélation
-HS-,
hypothèse
Hl. pl us
=
0,
on
n'annule
l'effet
du
prix antérieur.
-H6-
hypothèse H
plus
2
~S = 0
-H7-
hypothèse H
plus k
=
0
3
S
-H8-
hypothèse H
plus K
=
0
4
S
-H9- 0
=
0
et
Pl = 0
12
-H10- 0
=
0
et
Pl =f 0
12
-H 11- 0
=
0
et P2 = 0
12
-H12- 0
=
0
et
=f 0
12
f2
-H13-
hypothèe H
plus
= 0
11
k S
-H14- °12 = 0 et ~S = 0
Nous
avons
donc
estimé
le
modèle
par
maximisation
de
la
fonction de vraisemblance dans
le cadre des contrain-
tes
des
diverses
hypothèses
que
nous
venons
de mentionner.
Pour
ce
faire
nous
avons
utilisé
la
méthode
de
GAUSS
du
T.S.P.
(1).
Les
estimateurs
du
maximum
de
vraisemblance
ont
de
bonnes
propriétés
statistiques
a
savoir
convergence,

---

-
80 -
efficacité
et
normalité
asymptotiques.
De
plus
ils
sont
invariants
par
rapport
a
la
règle
de
normalisation
ce
qui
n'est
pas
le
cas
des
méthodes
d'estimation
basées
sur les moindres carres par exemple 2SLS ou TSLS(l).
Quand
la matrice
L
est
libre de
toute
contrainte,
"
' f
les
meilleurs
résultats
sont
obtenus
lorsque
la
matrice
R est nulle et k
=
0 c'est à dire sous H8.
L' hypothèse
5
d'autocorrélation
ne
concorde
donc
pas
avec
les
données.
Le
fait
que
k
=
0
également
n'est
pas
très
surprenant
5
car en général
la
présence de variables décalées
introduit
une autocorrélation.
On obtient alors les estimateurs suivants
( 2 )
A
(5.25)
A
~[o,o103 0 728,2 37,7 27,6 212,4
0
2,9
0
0, 13
0
0,002-0,003
:]
ou encore
Qt= 728,2 +37,7LP(t_6)+27,6T+212,4DUM+ST(-1)
(11,5)*
(0,5)
(7,02)*(2,02)*
Pt =
2,9
-0, 003Qt- 0,003Rt + 0,13T + 0,002ST(t_1)
(4,5)*
(-6,2)*
(-0,06)
(0,8)
(2,7)*
Les
nombres entre
parenthèses désignent les statis-
tiques
de
STUDENT
et
le
signe
*
indique
un
coefficient
significatif à 5 %.
L'estimation
de
la
forme
réduite
contrainte
que
A
nous noterons
(G)
est obtenue à partir de
(5.25)
par simple
multiplication matricielle.
\\ 1)
"POU'L
le.6
p'Lop'Li.été6
de.6
e.6Umate.uH
du
ma:umum
de.
v 'L a i. 6 e.mb fan c.e. , - v 0 i. ilJ.A.U NVAUV l 1 98 7 ) •
2SLS = double.6 moi.nd'Le.6 c.a'L'Lé6
TSLS = T'Li.ple.6 moi.nd'Le.6 c.a'L'Lé6
(2)
- voi.'L 'Lé6uttat6 détai.tté6 page.6 c.i.-ap'Lè6

---

\\-I~
FULL INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD RESULTS
kA~~Ak~ • • k.t~a • • • ~kk.~~.~ • • * •• ~*.*.~**.****
2
STOCHA5TIC
EQUATIONS
o IDENTITIES
9
PARAM~rERS
24
OBSERVATIONS
EQUATIOt\\S:
QEQ
PE Q
HNDOGEl\\OUS
V!\\RIABLES:
Q
P
LOG
or LIKELIHOOD FUNCTIDN =
- 1 3 7 • (, ') ,)
COVARIANCE
~ATnIX OF UNTRANSFJHMEO RESIDUALS
............
.
,.
co
1
70G~_39
1.11654
Z
1.11S5/i
.472636E-1)1
1
2
RIGHT-HANO
ESTIMATED
ST ANDAI~O
T-
VAïl..1ABLE
COEFFICIENT
ERROl<
STATISTIC
aO
728.244
63.560'1
Il.4515
al
37.68-'4
73.',452
0.513137
a2
27.5831
3.925 /.5
7.02670
a3
21Z.4C2
lC5.1lfl
2.020E5
KO
2.?251'4
0.64 /.404
4.5 L'039
K1
-.298797E-02
.4793Pf:E-OS
-5.23259
K2
-.25t12B7E-02
.'.C'.ZR6t::-Ol
-.63BE72E-Ol
K4
J .130935
0.15477 /f
0.8'.5977
K3
.225&17E-02
.e.3.345r(-1)3
2.70701

---

ESTIHAT[
OR VARIANCE-COVARIANCE
MATRIX OF
ESTI~ATEO
COEFFICIENTS
aO
KO
.........--
Ctl
a2
a3
K 1
..
aO
4039.92
-3073.EO
-237.210
1063.06
-7.56291
-.228456E-02
al
-307.3_'80
5394.20
196.157
-b 19.964
-1.70256
.f6B945E-02
a2
-237.210
196.757
15.4C)2
-8e.5E2~
O.53ZE73
.7f03ÇfE-04
a3
1063.; 06
-619.984
-eS.'SE25
11049.3
-2.43271
-. 180706E-0 1
KO
-7.56291
-1.7C25n
O.532i'73
-2.43271
1).415256
-.19415CE-03
K 1
- .22fl4 56[-02
.568')45[-02
.7éOJ9EE-C4
-.180706E-Ol
-.194150[-03
• 22 <; Ell 2 E - 0 1)
K2
0.834119
-0.580130
-.62t251~E-01
1.1~0354
-.132684[-01
~317158E-05
K4
-3.0731.2
2.01546
0.234193
-4.65R9R
.495328[-01
-~ 161121(-04
K3
.115064E-01
-.172504E-OJ.
-.6<37462[-03
.225163E-01
.541526[-04
-'.313 <;75E-06
l
Z
3
4
5
6
K2
K4
K3
.................. -
..
~
l ,
aO
0.834119
-3.07342
.115C64E-01
al
- a •5B 0 l-3 0
2.Q154&
-.172804E-01
N
ro
a2
-.621254[-01
0.234193
-.6137462[-03
a3
t.40354
-4.65595
.225163E-()1
KO
- .132684[-01
.415321-'[-:J1
.541S26i::-J4
K 1
.317156[-05
-.161121E-1)4-
-.3139}5E-06
-
K2
.1624:/• 7E- 02
-.6231E7[-02
• 267 1 3 CE - C5
K4
-.623187E-02
.239549E-1)1
-.21533lE:-05
K3
.267130[-1)5
-.215331E..-05
.6',]1.652[-06
l
8
9
[QUATIGN
QEQ
* • * * * ,. •• ,. .,* * * * *. *.
su~ Of SÇUAREC Ri::SIJUALS =
166061.
SUI1 OF
l1ES,IDUALS =
.176183[-18
OUR8IfI-IUTSOt\\ STHI5TIC (ADJ.
FOR
0 GAPS)
=
1. 08 11
EQUATION P[Q
** ••• ,.~,. _....A******.
SUM
OF
S~UAnEC R~5IDUALS
=
1.1343t
SU!'-I
OF RF.:SIOUAL3
=
.105217c-ZO
OURBI~-~ATSON SrATI3TIC (ADJ. fOR
0 GAPS)
=
1.6746

---

-
83 -
728,2
37,7
27,6
212,4
o
o
/'\\.
(G)
=
0,7154 -0,1131
0,0472 -0,6372 -0,001
-0,003 0
La forme
réduite non contrainte n'a pas été estimée
car
ne
présente
pas
un
grand
intérêt
pour
nous.
Mais
son
estimation
efficace
se
fait
par
la
méthode
(S.U.R)(l)
des
équations
apparemment
indépendantes
de
ZELLNER
(1962)
car
ici
la matrice B étant triangulaire,
toutes
les varia-
bles
exogènes
et
prédéterminées
n'apparaissent
pas
dans
chaque
équation
de
(F),
par
conséquent
les moindres
carrés
ordinaires
ne
sont
pas
équivalents
aux
estimateurs
de
la méthode
(S.U.R).
Des
estimateurs
convergents
des
paramètres
du
,
système
(A)
peuvent être obtenus a partir de la reparamétri-
sation
inverse
de
(5.12)
par
application
du
théorème
de
la méthode-delta (2).
Théorème
Supposons
V (X
-
a,
y
-
8)
converge en
loi vers
n
n
n
(X,
y)
lorsque
V
tend
vers
l'infini
et
supposons
une
n
fonction
f
(X, y)
différentiable
au
point
(a, 8)
avec
des
dérivées partielles f
et f
, alors on a
:
l
2
V [f(X ,Y )-f(a ,8)]
converge
en
loi
vers
f
(a , 8)x+f (a,S).Y
n
n
n
l
2
On a ainsi
(7)
-
S.U.R.~ = Se.e.m{ngly-UnH~~~~a.t~d ~e.g're.H(OrzÉ.
(2) - VO{'r BILLINGSLY 179(9).

---

-
84 -
~Estimations
Moyenne
Variance
Ecart-type
t-Student
Parametres ~
B
-
0,864
182,32
13,50
-
0,064
1
B
- 334,68
2883,42
53,70
6,23
2
B
43,82
2574,46
50,74
0,86
3
0
0,75
39376,7~10-6
-3
198,43xlO
3,8
L'élasticité-prix
de
la
demande
de
consommation
évaluée a
la moyenne est de
-0,32
;
par rapport au revenu,
elle
est
de
-0,05.
Le
trend
log
linéaire
de
la
demande
de
consommation est évalué à
3,7
%.
Toutes
ces
élasticités
ont
évidemment
le
même
niveau
de
signification
que
les
paramètres à partir desquels elles sont obtenues.
L'élasticité
de
la
demande
globale
par
rapport
au prix est de -23,1
%
celle de la production par rapport
à P(t-6)
est de
0,03
le trend
log linéaire de la produc-
tion est estimée à 2,2 %.
Lorsque 012 = 0, le système est complètement récursif
et
on
estime
séparément
les
équations
par
des
méthodes
élémentaires
notamment
les
moindres
carres
ordinaires
qui
sont
également
les
estimations
du
maximum
de
vraisem-
blance.
Nous
constatons,
qu'en
général
les
résultats
ne
sont
pas
significativement
différents
de
ceux
obtenus
lorsque 012 ~ 0 surtout pour la fonction d'offre.

---

-
85 -
Pour
cr 12
°
=
et
R
=
0,
les
résultats
obtenus
sont
les
suivants
(1)
(5.27)
PRO
= 710 + 38,6 LP
+
215, 6
DuM
+
28,3
T
t
(13,43)*
(0,70)(t-6)
(10,48)*
(4,40)*
(5.28)
Pt = 2,5
-
0,0026 Qt + 0,023R + 0,023T + 0,002ST(t_l)
t
(4,59)*
(-4,80)*
(1,33)
(0,33)
(2,45)*
L' élastici té
de
la
production
par
rapport
à P (t-6)
est estimée
à 0,032 et le trend log linéaire de la produc-
tion à 2,3 %.
L' élastici té - prix
de
la
demande
globale
est
de
-
0,23.
Quant
aux
paramètres
s., ils sont estimés comme
l
sous H 8 a
:
"""Es t ima t ion
1
Moyenne
Variance
Ecat-type
t-Student
parametres""
Sl
8,90
7 0, 14
8,37
1 ,06
S
- 383,58
7729,13
87,91
- 4,36
2
S3
8,72
768,62
27,72
0,31
0
0,70
0,21
0,46
1 , 53
L' élastici té - prix
de
la
demande
de
consommation
est alors de
-0,37
;
par
rapport au revenu,
elle est esti-
mee à 0,50 et le trend log linéaire de la demande de consom-
mation évalué à 0,75 %.
lI)
- voi~ ~é6uttat6 détaitté6
page6 6uivante6.
Le6 va~iance6
de6 mO{nd~e6 ca~~é6 ont été Co~~{gée6 pou~ obteni~ cel-
te6 du maximum de v~ai6embtance.

---

,., J
EQJArror'!
5
*"'*>'tfr*"~-'\\,,"*k
iJ ~ 0 1 ~,! AfU
i t: f, S T j 'U ~:( E .)
DE PE ~! DF~ ;, T '1 !\\fi J ;\\ :J L:: :
Pli :.J
SU:1
GF
:).;u~rl:::J
{ë::STûU~LS
=
17.559).
::; T ,4 ND i\\ fi û
[; ,1 l, 0 i~
.J F
T fi E
:< EJ f, [ S Sl LJ:~ =
') J • ') 2 l J
"I[Ait
GF
[EP~~Li[I\\r
V"f\\l\\t::L~
=
1279.)6
5T4~OARS ~::Vr4TIn1 =
237./2Y
R- SJUi\\flCJ::
J.:~ 721') 11
/1 lJ J iJ 5 F~;"
f\\.:J :~ U }\\; ~ :: )
=
.) • r 5 3 7 2 ;)
F - S T Il T 1 J r 1 C (
5 • ,.
2 l .)
=
47.C()21
L J li
U F L fK t: LI H 0 J [)
F iHJ CTI ;J N =
-14G.:)44
iliJ :-1 2 El;
GF
:] 65 [R il ,'\\ r J fj :./ S =
2).
S LJ,~
û F (':::: s 1 DU Al S =
,) •
~
CD
OUR J 1 1\\ -~; ~ T ;) C iJ
ST;\\ r 1 J rIe
(,i 0 J.
F u i~
()
GAr";))
=
l.Ji+52
ln GHT-HA./IJ)
ESTH'IAfCD
STA~;JI\\\\ Ù
r-
VA~ 1 Ji BLE
C 0 [ FFI C1 HI T
F rI :c Qr~
SlATJSTIC
C
710.223
'57.7016
12.30e5
l Ptt .... 6)
3P.G')!')
GG• 'j Z'.2
Q.637('92
Tl ~î ~
2 ~. ) 3t 7
Z.95~5·:)
':1.60441
0011'\\ .
?lS.(,3J
53.:2G\\f
4.J2f60
EsrUI;lT;::
OF
VARI.ANCt,-COV,\\ELUCt:
HI\\l;(JX
OF
c::sru~:,TLD
COEFFfCI'::iHS
c
L i'(i=-C)
Ti i~ [
Dur;)
•
•
...
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
. . .
•
• •
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
..
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• •
•
Il
• • • • • • • • •
c
·
3321.-'18
-1')'1,).15
-15'1.766
-6J4.474
L P(b-G)
·
-15'1-:.15
'SGÇ).L tB
J LG 135
tl66.61
r J ,..i[
·
-1:5'J.'66
91.b735
f .• 7 :J S') P,
Ib.2H:2
l)Llm
·
-G94.474
1186.61
lE .246;::
?865.1~
.
l
')
4
-
J

---

t-j /1 ~
Ei~UATI01\\
a
~A'!cl::rl.;/!t~~~~.!:
oi~ 0 1 N A~ Y l r:: f, S T S:lJ A. R::.:: S
DEPENOE~r
VA~rA3L~:
p -
SUM Of S2UARED ~[iIOUALS
=
l.B7242
STA~OARC E~"OR GF THE REGFESSIO~
=
0.279316
MEAN OF O~?EMDENT
VARIABLE =
1.10144
STANDA~D DEVIATI~~ =
C.516f2~
R-SJUAR[C
~
).751>74
ADJU~TED n-SQUA1~) =
J.710157
F - S TIl, rI;) TIC (
II • •
2 li .)
=
1 l' • 1 15 2 C
LOG ~F LIK~LrHOG~
FUNCTION =
-1.41P2S
;' j U i·l J t: i1
GF
;) Li S ER YArIe ~j s =
Z 9 •
:;U~l
OF
::;~=s 1 oUt,L:; = ' ) .
r-
00
OURDI~-ft:T~ON ST~rJSTrC CAO~. FJ~
J
GAPS)
=
1.5;~~
P 1 G11 T - H '\\:~ J
r:ST;MHE:D
ST A Î': GA 1/ i)
T-
V.'.< l A~5 LE
c :J CF rIe l ê. r~ T
[RF/OR
Srr",TISTIC
[
2.550)':;
J.611447
4.17198
G
- • ~ l1 'J l ') '; E- ~) 2
.')')7jl.F:-'n
-4.36317
• 1
Il
.2.32156
-01
ç 19 9t
-::> 1
1.20'116
r: '<j:
.Z~7271 -01
• 7 5 : 1 2 :)
-) 1
·) • .5CJZ5llj
j~t-A)
.léZ(J,H
-oz
. f UÇG4
-:)5
2.2.52(4
[STLLH::
Lf
\\JAR].,\\:jCE-C[JV;\\fn.\\~IC,~ i-:;\\f:<IX
r_~F
·~srI:..qT[[)
Cl[FC']CI~=!HS
c
,~
[<
T l t,~ E
t!, 'l
:.(,;~~
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
•
4
• • • • • • • • • •
• • •
C
:J • 3 7 j F [, 11
- • 2 '1 1 2 t r, L - .J .)
- . 7 li J i' ,e 7 C- ~ ;2
• 4 l l 2 è 2!:: - 0 1
• 2 1 1 6 7 5 ~ - J 3
Q
- • 2 j t 2 c ê := - ) S
• .3 5 ï 8 2 2 t -) G
• l, 1; 7 1~ ') /,= -,;i
- . (: 5 'j ? If ~ f~ - 'J 4
- • 4 l 4 J 2 f-. ' - 1') {)
f\\
- • ') U .: 1 f.< 7
- J ~
• 4 1. 1 f ') 7 [ • ) 'j
• .:s Gp. f ~ 1 t -) .,
- • 1 If C'j : /1 ;: -J ?
-. 2 ë 2 7 0 4:' - a{)
T l i':t::
• 4 l l 2 :: 2
- J 1
- • 2 cs j ;:: 4 3 c. - a4
- . 1 l, ;j ~ 5 l, C- C2
• ') ') '" l ( l L - ) ~'
" t l 3 S :> l -== - J 4
• 2 l ~
'?T"tt-J\\)
t: 7 j
- 0 5
- • Lt l JI ') ;2 ë L - ,J S
- • 2 2:-: ~- J 4 [ - C o . l L :5 S : l E - j /,
• 0 0 } Ù~) G" - ') 6
1
2
.3
1.,
5

---

-88 -
Commentaires des résultats économétrigues
Les
résultats
présentés
concernent
les
hypothèses
H8,
H 9 et
H13
les
résultats
concernant
les
autres
hypo-
thèses figurent en annexes
(annexe II).
(i) Hypothèse H8
L'équation
explique
88
%
de
la
variabilité
de
la
production,
la
statistique
de
DURBIN-WATSON
indique
une
indétermination~ tous
les
coefficients
ont
le
signe
attendu
et
sont
significatifs
sauf
le
coefficient
de
LP(t-6).
Le
fait
que
ce coefficient ne
soit pas
significa-
tif
n'est
pas
très
surprenant
car
le
prix
décalé
de
6
périodes
ne suffit certainement pas a expliquer la relation
entre
la
product ion
et
les
prix
passés
car
apres
les
six
annees l'arbre continue de produire. Notre hypothèse d'expli-
quer
l'offre
par
LP(t-6)
est
simplificatrice,
dans
un
souci
de
ne
pas
allonger
le
retard, qui
diminuerait
le
nombre
de
degrés
de
liberté
dans
l'estimation
simultanée
du modèle, a
cause du
nombre
relativement
élevé des
paramè-
tres.
L' élastici té
de
la
production
par
rapport
a
P (t-6)
est
de
3
% et
le
trend
représentant
le
progrès
technique
est de
l'ordre
de
2,2
%.
Ces
résultats
sont assez compara-
bles
a
ceux
d'ADAMS
et
BEHRMAN
(1976),
2,4
%
et
4,9
%.
On remarque
également
la robustesse de l'estimation
de l'équation d'offre par rapport aux hypothèses.
L'équation
explique
85
%
de
la
variabilité
des
prix.
La
statistique
de
DURBIN-WATSON
indique
également

---

-
89
-
une
indétermination.
Cette
équation
aurait
certainement
pu
être
meilleure
si
nous
avions
pu
obtenir
et
intégrer
le
prix
d'un
substitut.
Les
résultats
obtenus
sont
accep-
tables.
Tous
les
coefficients
ont
le
signe
attendu
sauf
le
coefficient
de
R qui
est
négatif
et
qui
signifierait
que
le
cacao
est
un
bien
inférieur
mais
ce
coefficient
n'est
pas
significativement
différent
de
zero,
il
en
est
de même du coefficient de T.
L' élastici té
du
pr ix
a
la
demande
est
de
4,32
indiquant
que
le
prix
est
très
sensible
aux
variations
de
la
demande
ce
qui
explique
en
partie
la
volatilité
des
prix.
Mais
dans
l'interprétation
des
résultats,
il
faut se rappeler que l'équation de demande a été reparamétri-
sée avant
l'estimation,
il
faut
donc retrouver
les paramè-
tres
structurels
de
l'équation
de
demande
de
consommation
et celle de
stock,
c'est
ce
que
nous
avons
fait
précédem-
ment.
L' élastici té
de
la
demande
de
consommation
est
de
-
0,32,
la consommation n'est donc pas élastique par rapport
au prix et également par rapport au revenu avec une élasti-
cité de -
0,05 et le coefficient du trend de la consommation
est
de
3,7
%,
coefficient
interprété
comme
représentant
les
habitudes
de
consommation.
Le
coefficient
le
plus
difficile à interpréter est celui de ST(t_l) qui est positif
et
vaut
0,002
ce
qui
signifie
que
le
prix
varie
dans
le
même
sens
que
le
niveau
du
stock
antérieur,
phénomène
difficilement
explicable
économiquement.
Nous
pensons
ainsi qu'il ne serait pas prudent de l'interpréter économi-
quement
dans
notre modèle
car
ce coef f icient semble formel
et
est
le
produit
de
deux
coefficients
négatifs
de
signe
correct. Cet exemple illustre bien le propos de MALINVAUD(l)
sur l'élimination des identités dans les systèmes d'équations
simultanées
qui
facilite
la
détermination
de
la
densité
des observations au prix d'introduction de nouvelles restric-
tions
sur
les
paramètres
et
par conséquent des
difficultés
\\7)
- Voi.'( IvtA.LlNVAUV
(7987),
p.
756.

---

-
90 -
éve nt ue 11 e s
d ' i nt erprétation
des
coef f icients
estimés
et même
d'efficience
dans
l'estimation.
Nous
avons
optimi-
se
la
vraisemblance
sans
tenir
compte
explicitement
des
nouvelles
contraines
sur
les
paramètres
puisque
nous
avons
estimé
la
forme
reparamétrisée.
De
toute
évidence,
la
prise
en
compte
de
toutes
ces
contraintes
non
linéaires
pose
des
difficultés
de
convergence
dans
l'optimisation,
une analyse efficiente devrait en tenir compte.
(ii) - hypothèse H9
Chaque équation est estimée séparément.
L'équation
de
production
obtenue
est
quasi
identi-
que a celle estimée par la méthode du maximum de vraisemblan-
ce
a
information
complète
ce
résultat
était
un
peu
prévisible
car
toutes
les
variables
explicatives
sont
exogenes ou prédéterminées.
(iii) - Hypothèse H13
Elle
concerne
la
fonction
de
demande.
L'estimation
de
cette
demande
par
des
méthodes
des
non
simultanées
est certainement différente de celle obtenue précédemment ;
en
effet
il
y
a
risque d'un biais de
simultanéité à cause
de la présence de Q t
comme variable explicative.
Les résul-
tats
sont
semblables
à
ceux
obtenus
par
méthode
simulta-
née sauf pour
les coefficients qui n'étaient pas significa-
tifs.
Le
coefficient
de
la
variable
R
est
positif
ce
t
qui
signifierait
que
le
cacao
n'est
pas
un
bien
inférieur
mais
le
coefficient
reste
non
significatif.
En
ce
qui
concerne
le
coefficient
du
Trend,
il
a
nettement
diminué
et
en
valeur
et
en
signification.
On
remarque
donc
que,
l'estimation
de
la
demande
est
sensible
a
l'hypothèse
de
nullité
de
cr
ce
qui
presume
de
l'importance
de
la
12
simultanéité.

---

CHA P I T R E
- VI -
SIMULATION ET PREVISION

---

-
91
-
Nous avons
signalé que pour 012 ~
0,
les meilleurs
résultats étaient obtenus sous H
Nous
avons
effectué un
8
test du rapport de vraisemblance (1).
Soit
8 l'ensemble
des
paramètres
du
modèle
subdi-
vlse
en
8
et
8
contenant
respectivement
k 1
et k
para-
1
2
2
mètres (k
= k - k ). Considérons le test:
2
1
-8 donné
1
~
Soit
8
l'estimateur
du
maximum
de
vraisemblance
de
8 lorsque
8
=
el'
la vraisemblance correspondante est
1
/.:'
/ '
.
L (8),
et
8
l'estlmateur du maximum de vraisemblance lors-
que 8
~ ë , la vraisemblance associée étant L (ê).
1
1
~
L ( 8 )
supposons
À
= L(ë".) T
À
varie évidemment de
a à
car
l '
~
L
(8)
>,
L
(
8).
La
règle
de
décision
est
de
rejeter
Ho
si; À < Ca
où
c a.
est
une
constante
telle
que
l'erreur
de
première
espèce
est
a..
L' intui tion
du
test
est
qu'en
comparant
la
plausibilité
d'une
valeur
de
8
avec
une
autre,
étant
donné
l'échantillon,
nous
devrions
choisir
la
valeur
de
,
8
qUl
donne
une
plus
grande
valeur
a
la
vraisemblance.
Si
nous
ne
pouvons
pas
trouver
une
valeur
suffisamment
élevée
de
la
vraisemblance
à
travers
les
valeurs
autres
que celles de Ho' alors nous acceptons Ho'
Le test du
rapport
de
vraisemblance
est
non biaisé
et convergent
asymptotiquement -2 Log À a une distribution
de CHI-deux à k
degrés de liberté.
1
Pour choisir H , on a testé
B
----~~~~-~~~----~~~------~~--_.
11 ) - v 0i. ~ -MAVVALA 11911 )

---

-
92 -
H
R =
0
0
Hl
R 1 0
,
À=
0,11 1
et
a
5
%
Hl
est
rejetée,
nous
pouvons
donc
considérer
que
l'autocorrélation
est
négligeable.
En
conclusion,
on
peut
noter
que
les
résultats
obtenus
sous
l ' hypothèse
H
d'une
part
et
sous
les
hypo-
S
thèses
H
et
Hl 3
d'autre
part,
ne
sont
pas
rigoureusement
9
comparables.
Cependant
on
peut
se
demander
de
la
nullité
ou
non de
012'
laquelle des
hypothèses est
la plus appro-
priée.
Il
n'y
a
aucune
raison dans
notre
modèle
pour qu'à
priori
012 puisse être considéré comme nul.
Par conséquent
les
résultats
que
nous
retenons
sont
ceux
obtenus
sous
H '
les autres étant donnés à titre de comparaison.
S
Après
l'estimation du modèle nous essayerons d'ana-
lyser la politique de régulation de l'O.I.C.C ..

---

CHA P I T R E
- VI -
SIMULATION ET PREVISION

---

-
94 -
VI.'.
- SIMULATION
Ne disposant
pas de données
sur
L'lB
les variations
t
du
stock
régulateur,
nous
allons
simuler
des
chocs
aléa-
toires de prix et déterminer les variations de stock appro-
priées.
Lorsque
l'O.I.C.C.
intervient,
nous
avons
déjà
vu que l'identité d'équilibre du marché devient
( 6 . , )
La quanti té demandée devient donc Dt
+
ST
+ L'l B
t
t
c'est a dire (Q't + L'lB )·
t
Nous
pouvons
réécrire
l'équation
de
demande
qui
nous intéresse de la manière suivante.
Calculons
la
distribution
de
P a
partir
de
(5.26)
,.. ~
..... -
,...
E(P) =Ko+K,E(Qt) +K 2R +K 3 ST(t_,)
et
E(Qt) =âo+â, LP(t-6) +â 2T +6 DuM
3
E(P) = 0,9862
Nous
calculons
E (p)
ainsi
pour
prendre
en
compte
l'estimation
du
modèle
simultané
(nous
n'avons
donc
pas
pris la moyenne empirique des variables endogènes).
Pour
la
variance
de
P,
on
suppose
que
les
para-
-
- mètres'-sont
constants
a
leur
valeur
estimée
et
que
les

---

-
95 -
variables
exogenes
varient
selon
leur
variance
empirique
et
nous
prenons
en
compte
la
variabilité
inexpliquée
par
le modèle (1).
On
substitue
Qt
par
son
expression
en
(5. 10)
dans
(5. 12)
pour obtenir
/ '
.A
Var ( P) =
(K 1al) 2
A
A.
2
/"-. 2
A
2
+ (K la 3)
Var Dum + ~
Var R + Var V2 +
K1
Var V1+
A.
2 K 1 cov (V l ' V2 )
on suppose évidemment que
les
variables
sont indépendantes
Var
(P) = 0,4350
a(p)
= 0,6596
En supposant que toutes les variables sont normales,
P suit par conséquent une distribution normale.
Comme
nous
utilisons
un
indice
de
prix
et
non
un
prix
courant
(ce
qui
n'a
pas
d'importance
quant
à
la
démarche),
nous
avons déterminé à l'instar des dispositions
de
l'accord sur le cacao de
1980,
les marges de fluctuation
du prix et celles d'intervention de l'O.l.C.C ..
Soit
P
l'indice
moyen
sur
la
période
1975-1980,
nous avons P = 1,96391. Fixons à 25 % la limite de fluctua-
tion
et
a
20
% le
seuil
d'intervention autour de P,
c' est
a
dire
des
variations
respectivement
de
+
0,4910
et
de
-
+ 0,3928 soit donc
-
I
l'intervalle
défini
par
[ 1,4719325
2,4548875]
l
et
1
l'intervalle
défini
par
[ 1 ,571 128
2,35673]
2
ou
1,4729325
et
2,4548875
représentent
respectivement
les limites inférieure et supérieure de fluctuation autorisées

---

-
96 -
de
prix
alors
que
1,571128
et
2,35673
sont
les
seuils
inférieur et supérieur d'intervention.
Calculons
la
probabilité
théorique
pour
que
P
n'appartienne pas à 1
,
2
Pr
(P > 2,35673) = Pr (1 > 2,35673-E(P)
o(P)
avec
l
=
P-E(P)
qui
est
ainsi
la
loi
normale centrée
o( P)
réduite.
Pr
(P > 2,35673) =
2,5_ %
Pr
(p < 1, 57 1 128) =
30 %
La
probabilité
d'intervention
de
l'O.I.C.C.
est
de l'ordre de 3 2, 5 t
Calculons
également
la
probabilité
pour
que
P
,
nlappartienne pas a l 1 .
Pr
(p
> 2,4548875) = 2-%
Pr
(P <1,4729325) =
25,8 %
,
La
probabilité
pour
que
P
n'appartienne
pas
a
Il est de l 1 ordre de
27,8 %
Pr
(P€'-[P m' PlI]) = 0,04
Pr
(Pt::. [PIS' PM]) = 0,5 %
Pr
(P€
[Pm' PlI] U [PIS' PM]) =
4,5 %
Sous H 13,
les équations de demande et d'offre
sont indépendantes, Q
est considérée comme exogène.

---

-
97 -
Les
moyennes
des
variables
explicatives
sont
empiriques
E(P)
= 1.0866
Var
(P) = 0,9063
cr (P) = 0,9520
Pr (p > 2,35673) ==
9,2 %
Pr (P < 1,571128) ==
19,50 %
La
probabilité
d'intervention
de
l'O.I.C.C.
est
de
28,7 %
Pr (P > 2,4548875) ==
7,5 %
Pr (P < 1,4729325) = 15,9 %
La
probabilité
pour
que
P
n'appartienne
pas
a
I
est
de
l
23,4 %
Pr (p ES [p , PlI] ) == 3,6 %
m
Pr (pE [PIS' PM]) ==
1 , 7 %
Pr PE. ([p,
PlI] U [PIS' PM] ) = 5,3 %
m
Commentaires
Sous
H8,
la
probabilité pour
que
l'o. I. C. C.
inter-
vienne
pour
faire
baisser
le
prix
vaut 2,5
%
alors
que
la
probabilité
d'un
soutien
des
cours
est
de
30
%.

---

-
98 -
Ces
probabilités
sont
conformes
aux
faits
en
effet,
il y a une tendance à ce que les prix chutent considérable-
ment
plus
qu'ils
ne
montent,
du
moins
jusqu'à
présent.
Au
travers
de
ces
probabilités,
on
pourrait
soupçonner
que
les
limiltes
supérieure
et
inférieure
sont
un
peu
élevées.
La
probabilité
pour
que
le
prix
n'appartienne
pas
a I l
est
27,8
% (avec
une
probabil i té
dl intervention
a
la hausse 25,8
% et celle d'une intervention à la baisse
2
%k).
La
probabilité
pour
que
le
prix
appartienne
au
I2
complémentaire
de
1
dans
l
C
)
est
estimée
à
4,5 %.
2
1
Il
De
plus,
nous
savons
que
lorsque
le
prix
n'appartient
pas
à Il'
la situation est
jugée préoccupante et nécessite
des
mesures
complémentaires
pour
stabiliser
le
prix alors
12
l
l '
d
l"
l
que
dans
CIl
e
seu
lnstrument
e
po l tlque
est
e
stock outil.
Sous
H13,
les
résultats
sont
similaires
a
ceux
obtenus
sous
H8,
la
probabilité
d' intervention
vaut
28,7
%
avec
9,2
% d'intervention
pour
faire
baisser
le s
prix
et
19, 5
%
pour
les
faire
remonter.
La
probabilité
pour
que
le
prix
n'appartienne
pas
a
Il
est
23,4
%
1 -
(7 , 5 % à
la baisse et
15,9
% à
la hausse).
La probabilité
,
12
pour que P appartienne a CIl est évaluée à 5,3 %.
Toutes
ces
probabilités
font
apparaître
un
grand
risque
pour
que
le
prix
sorte
des
limites
autorisées.
,
LIO.LC.C.
serait
ainsi
amenee
a
prendre
très
souvent
des
mesures
complémentaires
pour
la
stabilisation
des
cours.
Connaissant la distribution de P,
nous avons obtenu
par
tirage
au
hasard
3.000
réalisations
de
P.
A
chaque
réalisation,
s i l e
prix
est
dans
la
marge
souhaitée,
il
n'y a pas d'intervention,
dans
le cas contraire,
l'O.l.C.C.
intervie-nt-pour amortir
la variation -ëxcédentaire du prix ;

---

.!..
99 -
ceteris
paribus,
à
chaque
variation
excédentaire
de
prix
correspond
une
variation
du
stock
régulateur
qui
devrait
ramener le prix dans les limites souhaitées.
La variation de stock
~t est obtenue de la manière
rv
suivante ; soit P une réalisation aléatoire.
Nous avons donc
si le prix est bas
( 6 . 3 )
.-J
P-P IS . l
.
' 1 '
n
Sl
e pr1x est e eve
. 1
PlI et PIS étant les seuils inférieur et supérieur.
Lorsque le prix est très élevé,
l'O.I.C.C.
intervient
pour
faire
baisser
rela ti vement
la
demande
en
destockant,
le stock courant
baisse et
la variation de
stock est néga-
tive.
Au contraire,
si
le
prix
est très
bas,
l'O.LC.C.
agit
dans
le
sens
inverse,
pour
remonter
relativement
la
demande
en
constituant
des
stocks,
le
stock
courant
augmente et la variation de stock est positive.
N' ayant
pas
d'observations
sur
6 B,
nous
ne pouvons
pas estimer l'équation
(6.2).
On suppose que malgré l'inter-
vention
de
l'O.I.C.C.,
les
agents
ne
changent
pas
leur
comportement ce qui se traduit par le fait que les paramètres
estimés
de
l'équation
de
prix
sans
intervention
restent
valables.
Nous utilisons donc cette équation pour déterminer
les variations du stock régulateur suite à des réalisations
aléatoires du prix.

---

-
100 -
Dans
le
tirage
au
hasard,
certaines
réalisations
sont
négatives,
elles
n'ont
aucune
signification
et
ne
sont
pas
prises
en
compte
(1).
Ces
réalisations
donnent
une
idée
de
la
forte
variabilité
du
prix
qui
peut
aller
d'un
prix
quasi
nul
par
exemple
0,00 29 à
un
prix
très
élevé3.4797 .
,
Pour
resumer,
lorsque
P
appartient
a
l 1 '
s'il
,
appartient
également
a
1
,
i l
n'y
a
pas
d'intervention,
2
mais
s ' i l
n'appartient
pas
a
1
,
l'O.Le.C.
intervient
2
,
pour essayer de ramener le prl.x a l'intérieur de 1
,
2
Nous
avons
ainsi
déterminé
les
variations
de
stock
correspondant
aux
changements
excessifs
des
prix
( 2 ) •
Présentons
d'abord
les
probabilités
empiriques
obtenues.
(i)
Hypothèse H8
Nous
avons
calculé
les
probabilités
empiriques
sur 2.813 réalisations.
Pr (P > PIS) = 0,6%
Pr (P < PlI) = 26,3 %
d'où la probabilité d'intervention est de 2 6 ,9 %
Pr
(P ) PM) =
0,36 9-0
Pr
(p (P ) =
24,9 %
m
,
La
probabilité
pour
que
P
n'appartienne
pas
a
Il
vaut
25, 3 %
Pr (PE [Pm'
PlI]) = 1,;35 '%
Pr(P E."
[PIS'
PM]) =--0,,!25 %
l 1 J
l~b
~ial{bat{Onb
aliato{~~b
6{gu~~nt
a
l'ann~x~
III-
l 2 )
vO{~
pag~b
bU{Vant~b
pou~
l~b
vaùat{onb
d~
btOC.k..

---

H8
- 101 -
P
Ab
P
.l.6
:=.?é~7
2G~.623'149
1 • (J 6 ? ê.
1611.992756 j
[.701;
292.91SC23
j • c; 1 9 r;
13t.49'n73
G.47'~l
367.791..762
('.7731
269.Q75E51
1. H~Ç
146.CG4211
C.6e~4
297.432484
1.121C
152.651814
1.29f)f:.
93.nC71c3
G• (' 294
517.963112
1.3131
38.3556<]2
1 r---
.,;t.)/~
1E4.51éE~1
=.r:337
24é.73E534
2.RGJé
-14~.547552
(;.8299
256.77:725
1.3361
é3.922755
1.lG34
158.539318
C.51<'4
327.~6té95
C.9916
195.931:419
C.S?15
232.eCC163
C:.85?1
24C.3C:)697
':.t.1:2
387.9.662iJ3
1.3772
66.Çlé388
1.2552
1D7.75H18
C.Q27Ç
25C.729435
1 .2 ,>H
124.991[40
C.1213
487.2C?C76
1.';451
178.046833
C.:3413
413.593880
;J.221(.
453.712273
C.5946
328.83379ü
1.399è
5'1.339655
:::.5465
344.91~Ç~1
S.7682
27e.503C10
1.4697
35.94>:222
2.413C
-lE.838C80
!l.36I..E
4iJ5.721889
1 • .2375
113.657974
C.5973
327.ê9<;'744
1.2613
105.708513
1.4511
42.15816e
1.3037
91.50C421
1.C7C2
169.665625
1.168ê
136.653557
G.t.6~3
371.034C99
1.2159
120.876673
r.9624
2C5.713408
1.2137
121.636514
C.5·)52
331.Ç73091
C.-~57C.
4C~.353386
:2.:;53';
5c'r; • 73. 1;, 6 ~ 7
1 • OC 6 3
191.C32E58
1 .i'Y/~'1
16CoC:29êP8
r;.15~C
474.924278
1.0041
1·t1. 787;49
".-J • 19::~
•
.1 '-'
~
467.294968
1.S16C
2C.!.564l32
1.18 7 4
157.209620
C.6932
295.22é156
1.32Ct.
35.9Q'1344
1.5DlC
25.796902
1.2217
113.942534
1.46H
38.641..'175
1.f'J7?C
167.361380
1.5603
5.63-5262
S.'ï237
21c.674733
1.110'7
156.C32921
G.1n38
493.085361
C.6964
294.757603
:1.~923
229.172857
1 •.?SCS
99.252491
C.3694
397.509167
C.685C
298.565823
0.7448
278.552C44
1.4574
4C.C51270
1.2971
93.701609
C.·<;:';:77
23C.71~C1.'3
:.~12é
322.796455
C.317';
421.425243
3.3371
-328.103432
::.t.922
363.105587
J.3577
408.118347
\\J • r) :> 3 C
242.335325
C.n232
319.036907
1.16:;3
139.485512
2.7403
-128.377285
1 • 1.61 4
38.728183
1. 0314
1d2.619013
1.3813
65.532170
0.6862
297.967743
1.4695
3é.0279~6
C.2D9C
457.869C15
0.6121
322.955841
0.7962
261.333694
0.6116
323.136482
1.0è7E
163.773945
0.6823
299.452660
C.033C
515.11[718
C.330ê
417.103424
0.1979
461.S9t-733
C.1]599
507.777596
C.3154
422.271973
C.5412
346.6771,86
G.5124
356.329422
1.0421
177.C3C823
1.5045
24.2925C3
Cl.991é
19~5.94!d91
0.5232
352.700588
1 • j St. 1
141.57~302
1.4166
53.712926
C.50'.1
359.121460
1.485E
3C.555COl
0.70113
292.935684
0.0631
506.693111
1.3372
aC.295606
C.3362
415.310543
C.963G
2J5.5.35C06
1 .2942
94.433641
C.3427
411.11?4?3

---

-
102 -
p
p
C.76~C
272.112232
C.8111
256.371185
1.4183
53.133621
0.4751
36/3.e16410
1.4522
41.589410
1.11C7
156.086792
1.5214
18.65C843
1.2944
94.615C63
0.8952
227.99Ç713
0.~36C
248.044563
1.39'33
59.832182
1.3133
88.297724
C.6579
307.630135
1.1575
140.421223
C.2344
449.334907
1.1357
131.00CC33
0.7133
239.079C48
C.6969
294.566277
0.8441
245.313478
1.1029
158.696665
C.4401
380.537716
1.~2Qé
119.327646
1.1427
145.378817
C.9688
203.571651
G.9456
211.358C09
0.64']1
313.581103
1.2718
102.192563
0.60.>32
324.252B95
'::.9133
222~175255
0.3106
423.881232
. C.'1675
204.024986
1.0û 7 5
19C.632C82
1.2664
103.99C083
C.3054
425.615C.89
1.2425
111.97~359
C.4("59
371.894642
1.3551
74.299599
C.4053
392.132213
1.~981
16C.304239
1.2663
104.029261
0.6079
324.37P.216
C.997é
193.940491
-C.8283.
25C.615782
1.4212
52.196205
o•8536
240-.452 G0 2
O.729C
283.834C84
O.3C46
258.554C54
C.0376
515.225380
1.2149
121.236546
C.7069
291.22H44
0.9194
220.118156
1.2536
106.582850
1.2766
100.560192
C.3072
257.65é616
1.1401
146.262651
C.é887
297.334<138
0.6585
307.422092
0.8794
233.494978
0.2246
452.642616
G.6312
31t.577972
C.1753
469.146992
0.1812
467.181E31
1.2191
1'19.829987
1.1363
147.517780
0.7209
286.558563
0.1324
483.512959
C.0299.
517.819656
1.057C
174.082716 ..
0.5796
333.832085
1.2433
111.712375
0.4013
393.512234
O.338C
414.687C42
1.3471
76.970662
0.6046
325.481678
1.5170
20.12C557
1.4715
35.36 Cc 4 7_
0.6316
316.439983
0.8037
258.84çe88
0.873e
235.381744
0.7331
232.483543
C.6933
295.795193
.1.098C
160.340824-
0.5a05
333.531101
0.0216
520 • 5 71 465 .-
1 . 4 0 8 9 ' . 5 6 . 2 3 5 3 3 6
0.1314
483.823517
~ 2.3942
-12.544165
. C.4524
_ j
. --3 7 6 • 4 1 1 7 9 3 -
0 . 8 6 3 9 . 2 3 ! . 7 0 5 2 8 4
0.1957
462.333801
- 0.4582
374.464E40
__ .. C.773t
_268.919357 ..
::c_-1.3291
.83.005412
.1.3071
9C.368402
0.180C
467.57CC15
__ 0.4496.
.....37].. 363239--
2.9788
-208.205090
___ C• 2202
454 .. 105423
1.4664
37.0569E4
_-C.24C1 _
._ 447.453308
0.9581
207.171680
1.0135
188 .. 624239
1 • 2 :'\\ :'\\ 4_.
i
1 2 2 • 38 78 50
--- 0.432 E
332.985153
.C.3017
.
1... 471C
35.501109
1
:
259.513710
- - .. -,-0 .. 455.9._.-.\\---'-.--375 • .250671-
. J - .
O_.-9J6_C_ -:0 . .:...1
__ ?J_~. ~5 6 0 7 6
1~S664
',.
3.591953
1.0052
.!
191 .. 397411
1.3334~_81.558688
1.3766
67.1 OCt 72
C.6591:
. 307.245663
1:.0963
160.904255
- . O. 9 4 3 3 -
21 2 • 1 0.3 8 7 0
1 .3154
... 87-..601134
0_7717
269.540C20
C.'1643
2C5~084925
C.985C
-
198.169670
1.1241
151.601C88

---

-
103 -
P
fjg
P
ÂB
C.456C
375.205502
C.8493
243.576214
0.2959
42E.794163
0.5512
343.355576
C.8494
243.543472
C.52135
35C.955559
C.6944
295.483233
C.2171
455.16l.711
C.1293
464.478477
1.279C
99.764571
1.5459
1C.443899
0.8245
251.830253
C.7ise
261.760178
1.0223
i35.é72388
0.2262
[,58.885561
1.4271
5C.217262
r..2973
428.332217
C.7113
239.751316
C.6841.
29~.753258
1.4977
26.569239
1.1145
154.834591
0.5334
347.629C70
G.2326
433.225533
C.3401
246.658C85
G.1162
488.929115
1.4675
36.676'199
J.7732
269.037544
0.1873
465.123802
G.428E
384.315800
0.4033
392.831406
1.2077
123.624731
2.6947
-113.118445
1.2279
116.·g32858
1.3992
59.537340
1.2114
122.380525
rJ.658C
307.614479
1.3451
77.653791
1.196:
127.552279
-c • S 5 9 6
240.127243
c.e31C
249.692221
0.51CO
357.11B267
G.7069
291.249828
1.1061
157.631207
C.9646
204.991564
1.019C
186.783846
0.4497
377.308C71
C.7336
282.314121
1 .0 a 63
164.254278
1.5257
17.222680
0.4424
379.773C75
0.1091
491.300114
J.6167
321.430740
0.5241
352.403095
C.14 Û9
43C.673714
C.020t
52C.9.3CE78
C.793C
262.4C773G
1.2257
117.624310
1.2698
1ù2.861814
1.3709
69.021959
1.4904
29.012267
1.5665
3.53~547
1.3894
62.809237
1.3603
72.571572
Q.5946
328.815601
-0.9566
207.657087
C.348E
411.082314
-0.7676
270.917'169
0.6291
317.267281
0.3226
419.845245
1.5213
18.674377
1.4273
50.151454
1.2513
10'1.C43411
0.0169
522.15E'.257
0.6497
310.365410
1.2865
97 .. 258797
C.7512
276.414131
1.0352
181.353256
1.2182
12C.122664
C.7971
261.057232
0.3958
395.358456
1.2928
95.135791
1.4822
31.759666
0.5365
348.262028
. - 1 .4733
34. 72 E3 4 8 ----
0.5837
332.454357
G.730C
2 8 3 • 4 9 4 6 52 --
C.729E
283.576756
Q.343 5
412.869068
0.9453
211.449171
1.4018
58.684040
:1 .. 2625
105.306252
C.5935 -
329.181690 -
0.293t
429.562832
1.4130
54.927705
C.908C
223.920856
0.5682-
~337.645367
1.1445
144.773359
0.5079
357.849297
1.3136
88.205668
0.0650
506.061084
0.7670
271.128792
1.2565
107.304434
0.79.10
263.106216
C.4357
- 381.994556
1.1421
145.592943
O. 7.431
279.106838
1 .;D 591
---, 7 3 • 3-5 3 3 0 8 -
_.-
~
. -
0.3036
406.144-142
0.0674-
5 CS. 2-6 73 6 1
0.9968
194.214327
0.9214
219.432762.
1.4183
-1
. ~5 3 • 1 37 C3 7
G.1145
489.484631
l
0.4582
374.460506
0.9277
- -
217.336222
C.6803
300.125950
0.3348
248.435417
G.685t
298.353817
C.7299
283.527039
1.42Q5
,
52.428C60

---

-
104 -
.p
LJB
P
AB
C.339C
397.617653
0./.012
393.554401
C.536';
348.138779
1.45C1
42.495618
0.5451
345.369961
1.43:15
46.377047
C.9697
203.29C785
1.1227
152.070848
1.1615
139.101053
1.2725
101.930G07
Q.4096
39J.7311168
:'1.';727
282.292677
C.7932
262.36C096
1.3144
87.937752
C.4047
392.375671
o•'3212
252.989481
f'J.53211
349.457920
1.4247
5C.992352
C.231J2
45C.762207
C.0147
522.598567
C.7593
273.695915
1.2238
118.237852
C.7455
278.301704
1.0367
12C.87410C
1.S48C
9.726703
C.4714
370.045597
C.7242
285.431702
0.9555
208.046844
1. 4316
31.981532
1.3272
83.644417
1.4315
4L722<;12
1.G477
177.176C58
1.1379
146.977314
1.4404
45.740601
0.8704
236.507738
1,,549<;
Ç.096366
C.6720
302.906799
C.6147
322.098202
0.9322
215.849766
2.7451
-129.9B1552
1.3704
69.184899
1.4605
39.037158
0.2631
439.778C53
1.51e5
19.5991334
0.4092
39C.879707
0.891C
229.625010
C.9354
214.762495
0.695';
294.914379
0.9645
205.019571
0.2188
454.603241
1.2347
114.595446
1.3246
84.515287
C.4619
373.223812
0.9779
20G.551640
0.2838
432.828583
C.7401
28C.11C321
1.3711
68.942093
0.3327
249.140656
1.0391
180.059219
1.1118
155.732735
0.2476
444.942734
0.EC~6
257,,215351
2.4908
-44.87C100
1.3943
61.166225
0.2486
444.609974
.1.40GO
59.258602
0.5035
359.319630
C.7245
285.341106
0.3061
425 .. 356186
1.1105
156.155203
1.4897
29.244850
-1.3843
64.537613
1
.1,,5325
14.943246
0.875<;
234.676418
1.2246
117.976213
1.062C
172.387758
0.860';
239.686573
1.0331
182.06G324
1.184C
131.555904
1.5750
.C .. 691533
G.9622
205.797432
0.9008
226.349398
0.9561
207.842098
.. 1. 1 446
.144 .. 761600
0.7319
282,,860302
1.4308
.48.968C93
0.5917
329.777714
0.6870
2.97.884579.
0.2225
453.366470
0.8027
259 .. 189972
0.3316
416.829967
.1.2133 . ___J
.~121.745395
--O.934C
215.224466
-1.507.3
23.374601
0.6108
323.395653
~C.732E .
i
-282.579407
1.0947
161.453413
2.555t:
-66.567527
D.86tO
236.934213
1.D948
161.408730
1.0532
175.342070
0.6865
298.068253
1.. 17711
133.612379
C.4056
392.05.9441
o.609 c-_:
323.998474
1.238t:
113.299897
. C.6417 _.
313.072643
0: 7494 -
1
1
276.99.8268
_1 • 4 1 8 a.
,
. 1
52.975473
0.5107
i
356.903648
1.061C
172.732466
1.0495 ..
!1.
176.581240
. C.1814 .. -
467.107750
0.5176
1
354.605869
-
0.7748
2é8.513C84
__ 0.. 4759
368.546955
O.33~C
.414.436424-
1.2391
113.118855
1
1.1156
154.444542
0.6089
,
324.02C420
1i

---

-
105 -
P
·AB
P
/)8
1:.3325
416.52é127
0.2069
458.568428
0.5070
358.149654
1.4874
30.017806
0.7126
289.326435
0.4061
391.908825
1.0519
175.764427
1.184é
131.377659
1.5295
15.923292
1.2251
117.814550
1.0232
185.383512
0.2379
44g.19'J994
1.476é
33.637626
1.4995
25.979112
1.369C
69.66C629
C.5564
341.614315
1.4484
43.075656
1.1038
158.3964/+1
1.2887
96.533129
1.3b74
63.479C22
1.1324
14e.827477
C.642<;
312.667492
1.0844
164.896685
C.1434
479.81EC43
O.216C
455.541759
1.216é
12C.669364
,'].273é
4.36.243988
0.7e14
293.068161
1.1863
130.798962
2.4239
-22.472397
0.5518
343.153782
1.2132
121.794138
0.349é
410.756657
0.2835
432.929291
0.2415
447.003109
1.5318
15.177601
0.1859
465.591232
C.5915
329.868279
C.8521
242.642920
2.5026
-48.805103
1.2400
112.811G16
1.360é
72.455410
0.5145
355.633110
0.784é
265.228798
1.283C
98.431645
0.7906
263.237610
1.103é
158.412619
1.D43C
178.738676
1.4281
49.873638
1.4565
40.363132
1.554C
7.728481
C.5913
329.912334
1.5426
11.541(64
1.5453
10.657342
C.2661
438.765934
1.2235
118.353&20
1.4579
39.901954
1.369';
6<;.358472
0.632<;
316.004990
1.0774
167.251562
1.3141
88.022865
1.5418
11.832125
-0.645C
311.966797
1.2623
105.359354
1.3157
87.494831
0.2402
447.414810
-0.3881
397.917912
--1.1197
153.098C97
1.4944
27.679675
1.0146
188.26CC04
1.242E
111.873979
0.3133
422.960320
0.5883
330.924755
0.1289
484.661156
0.8966
227.752192
1.1307
149.388580
C.6037
325.762901
C.4372
381.481499
0.5268
351.495667
0.518C
354.44<;402
1.4338
47.955672
0.6497
310.365410
0.1510
477.284187
1 .3136--
88.189092
0.6843
298.785168
0.5755
335.218918
0.3717
403.420906
1.1013-
159.238392
0.5171
354.763702
1.4531
41.51C296
1.4603
39.090314
1.3887
63.046893
0.8819
232.675184
1.5355
13.931139
1.4345
47.722405
0.5006
360.263710
0.6607
306.711159
0.5592
340.677967
1.1682
136.839598
0.6646
305.394421
0.6715
303.082C81
1.1774
133.788580
0.0705
504.232105
1.4029
58.307152
1.2808
99.179357
!
1.1359
130.931522
0.1662
472.190128
1
11
1.1924.=
128.741356
0.6518
309.681686
:
1.2537
10E.224975
0.8678
237.334243
. 1 • 1 274.- .
150.498442
0.0785
501.535019
1.0131
. .
188.770C20
0.970<;
2D2.878COO
.1.5536_
7~876426
0.1701
470.J396194
0.2133
456.431355
0.S454
244.~929D2
0.0083
525.036C79

---

-
106 -
O.738C
28G.839783
C.7726
269.264423
1.0255
184.624451
C.692S
295.ÇC493D
1.178C
133.586996
0.5177
354.541328
1 .063 é
171.856125
0.1862
465.50C504
0.9618
205.940489
C.0112
524.069550
1.C04E
191.547735
G.112';
49C.039516
0.5791
333.997437
0.9,932
228.839128
G.7068
291.271351
C.9924
.195.692709
0.9365
214.402491
0.4808
366.89C;326
C.7064
291.403194
C.2124
456.716820
0.9963
194.375322
1.3714
68.84C367
.1.3209
85.747107
0.9883
197.C49387
1.2304
116.03C181
C.7832
265.708591
0.8367
247.786972
0.1254
485.859C70
0.8045
258.577358
O.530.Ç
35G.141445
.C.5306.
350.22<;553
0.74et
277.285507
1.2415
112.312566
1.306é
9C.53~652
~--C... 871 8
..
236.048012-
-- . 0.9232-
.21S.E48423
-1.0156
187.90<;449 -
1.1694
136.458261
-.-0.319 C-
- -421.064533
i
- - :--0 _ 7995 -
-i
260.257126
0.5459
- 345.134228
.--1.009é
'
189.938673
-c -1 ... 01 9 <; .. ~.
-.186.479620
.c--:: ---C .-7 1 4 1 .
288.84C343
2.4755
-- - 3 9 • 7 3 9 2 0 2 .
·--0.6146
322.109795
~-2.8985~
-181-.301302 ---.
-:0-.538 ç.
-347.458-370
1.4875
- 3C.005368- ..
..::::- C. 651 C
309.958393
G. 5446·-·
345.543438
~1.303Ç
91.439619
.1.2057
124.285279
-0.1517
477.057625
C.C12E
523.546745
C.6417
313.065é51
1.0641
171.701637
·-0.0029-
526.836C98
----:1.401 4
.._. ·---58 • 8 1·1 2-1 8
··-1-.0657
171.144G01
0.686e;
297.912956
1.0173
--187.344864
....1 • 151 3-
--142.515181
-c. 4067 .
- 391.719212-
1.3521
-. 75.2947 00
. ~- C~0404 -'--:
-514.285835
; -~ ---:C • 0 4 ~-L.
.-511.521263
::-::--::--cÜ:. 555 -2---::---'--
-. -- 34 -2 • 01 08 8 a--::.-
i_
·C.4902-=c.:·
i
363.764999
~- - O~ 5 9 9 2:~
.~
- - 327.274071
~- cD. 7426
-.---2 7 9~. 285965
·-··-0.7727 ._. _c· .J
····--269.211365- -
1.: -1 • 03 ]_(;c;'
.:.c1-8 C"--5 729 05-"
·--0.9397 -,..-":::"j
-::- 2 1 3 • 3 388 73
~- c· -.C .6 8 0 7 -:
300.0.16876
-=_-=--0.7 a4 5c--·-~
-··.-292.029259
~.
. O'.• 837.5
247.513388
G.651Ç
309.64600D
t~~- -J .5] 5ê .
-----:;- -,C • 4 4 74 09 ._
0.3310-
-.- 4 -1.7 • 031 353
[.:c:.;~O .62 59
:.318.32 7824 _ ..
:...:=--0. 5 1 33
--356.029865
::-- -- 1. 42.95 ...
-.-::-:-==:-:4-9.405 S 52_:=_:- _::;
--::-c::--cD .-2-1 8 a-cc_-=--
-:-_--=- 4. 5 4 • 5 7 9 5 2 1 --
~~_c:...C~-.o25 4
·,-=__:;51 <; ~ 308 é 2 4:":_
:j
_ 0
__
"-·:::=':-1 ..i0 26 8 -'-~'-..
. c:=.cc:::18 4.1 5 84 4 9 - ..
._.:----:_..0. ~ 1-3 ?.:._-.c::-:~
___._2 5 5 • 4 7_80 5 8
-.-J
~C::~ -:---0 .• 2 5 C7-_- -::c=__
::-:-443. 9 01 890 -- -c:
~~~:=:.;L 0-51 ço.:..:~
:-:·C_ 175.765360:::-1
i_f:::-.ù. 576 3- .:.::~:.
:::~: 3 3 4 .9 5 7 12 3 - ;
--c:-=c 0_32 ç f:.. - .--J
---__ 41 E. 5 07-5-91 __ o.
~1-. 4883,=-:--
- ....----.,-2-9-. 7-1-1 4-24 - - - ~
-:=':'::' _=.0 ~ 6 55 4:.,'-::-:: ]
, ~0~--:::-3 a8 ;. 4 5 ç 0 3 0
-j
:~~D~-3 8 6 2~-==:'::--=
-:::-- 39 E• 558361 - ----1
-. __ - 00. 8023
.j
2 5 9 • 314 3 5 a
._:j
,-:-cc:1--. 23 5 6-~-:::-­
-----1-.14.-307550 -. __ l
~~·o-_: O-~ 7 7-41::-:c- j
268.768177
~,
-- <~O .; 1 7 4 7 ..: .. .
-:.::'c>'4 6 c; ~3 5 8 8 2 6
~
:-. --1) • 7 6 0 2-
:
273.397427
i
- •. .,.2.4342-:_
::----25.916860-- - ~
,-
0
4236
.- 1
! _-o··::....
.
=._·:c \\
-386~·041164c-_:_ j
-.:..:.~::=:.a ~ -S4 07 -=-::-:...:.:
c.:.,:':-~24 6.443911
·-1
L-_.::-.:=::0_::-:3) ~4_t.=---:-_.:j
--c.: 422 .58 ?-92-J~::-::::-
=_-=-:-.:-1:- 52~é.-=-:_~
--:::-16 .. 229509 -~-.---;
~o::-_=::Q ~52 61-=ccJ
--,,':':-.-351.734783- --
.-:: ::{}~ 9 26 8--,-:c:.,==~
=~----2 l 7 • 6 5 4 4 08-
;
_:_.::=1:--:e_A~ :1=_0:"=.-
__:cc__-==.1]-2. 03 J-_? 6-!-=- O-=ëC_ - -- - .- ·-·:...::--2~. S-t. 5t::...:::.:.-.--+- -:';=-=~=6 3 .;~2-2 37 72 - --;
~:c.,o.:1) ~'::44Z.:9':;-:~
~.-:.--3] 8...-92_1413-__ ...
:~~~~.-0·;;:5 29 3:::s~~~1
----:::~35a.-6 8 265 9-- ~
cc:=:::..Q... 8 7-_4='~:-:-==1
:.=c:-235 .0105.7 8-
~_-_:-0- •.1 8-5J:=--_-=-:-:J
..-- :---:: 4-6 5...8 6 -2 5 4 5 . - ,
'~::'-::=:O:,: 925 4-=:;~j
~:: ~--21 8.110765_<:_
:=--:::=-.:-0:.::950·6 ~'=.::::::-.:;
-. ~~:~-2-09-.-·6-·628-1-9
;
_-O. 744 C
_
::=-=:-.278.8 11764
_
:..--!J. 76 9 9_
;~':'~O';
= - : : -
---:-_2-7 O. 1 45435 .
2 2 23~~:--~':
-~:. ·::453':-411 C22- .. --
_:'-·O~1264 --
- -~-4 8 5 • 5 1 791 8
___ .1 .-437.1_
- ---:-46.85 D13 9
__
--::--1 .0859---
:- -164.4047C;7

---

-
107 -
- - p
AB ·1
1.0361
181.045198
1.3687
6C;.736821
1.307C
9C.394025
0.3042
425.992489
0.2572
441.738G03
0.7624
272.646721
0.820C
253.380917
0.5336
349.227013
C.3931
396.267921
0.5611
34C.02C;e12
C.289~
430.989307
C.926C
217.899239
1.2623
105.373956
1.352E
--
-75.081291
C~4331
382.876144
--0.2061: -
458.617901--
G.4882
364.417152
C.2D19
-- 4 6 0 .. 2 5 4 3 9 1 - -- -
0.3048
'--- -- 42 5 • 307632 - --
1.523-3
17 • .3 5 6 573-
1.5233
17 • .994898
0.7893
-263.648712
1.2187
119.934994
1.4106
55.713916
1.0058
c_
1 9 1 • 2 1 4 7 7 3
O~262Ç
439.826321 -_
1.5217
18.544645
__ 0.87.51-
234.9.57760- -
1.3444
-77.868706
____ c.63- 3.2
3 1 5. 9 0 G1 0 8 -.-
--0.9166
--221~057381
1 .170 8
_:
135.978975
_ 1 .4943
2 7 ~ 719895
___ C.l, 961
- -361.77,.3590
0.5801
_ 333.666389
-_1)_ 3 261 -
__ 418.66_9_464_
:C.7905
_-
263.249447
___ 2.4164
__
-:-1_9.980453
_
__ 1_3110-'-
,- --
89. 07540 7 ~_'~'~ _
_....uO..-.ll4 2......-.-
,_._-_-2.B5.--lt 46 690~,
'-- :.~i~~~~:f~~!~~;=j
t_~_ ::~-. 7 ~--.. 3J~33J-~~\\_~_=,-~

---

H13
-
108 -
f
2.5591
-77.638479
0.4520
431.580315
3.7053
-517.290e78
2.4203 ,
-24.401232
0.5255
403.375309
G.189~
532.165703
0.9355
246.113415
0.5254
403.43C317
2.4154
-22.518815
1.2û7~
141.674370
0.2668
502.628288
C.3391
474.866833
1.4748
39.254700
1.0523
201.305696
1.4004
67.772345
0.507ë
410.168232
1.1716.
155.538910
1.2493
125.734649
0.7729
308.482586
1.1124
178.269781
3.1459
-302.721600
C.6637
350.373890
1.4493
49.024843
.1.2666 ..
119.122.746
1.4836
35.874611
.,
0.6683
348.605263
1.5449
12.37.1153
1.5114
25.194857
·1.3501
87.064827
0.65117
354.904930
L 4182
60.966235
2.7943
-167.853561
2.5426
-71.297443
C.9445
242.660797
1.4149
62.223179
0.122C
558.142662
0.1784
..
536.518799
C. 3735
461.668537
.. '_ .1 .... 11 56
177.020685
·0.8944
261.886761
. " ~·2.6092
-96.861320
1.33717 .
.
91.749524
J.2615
_121.069283 .
.0.5467
395.251633
1.5690
3.122231
'0.5459
395.550449
...1.4265 .-.
.57.776643 .
.O.648C
·356.381889
--1 • 217 7
137.862617
0.1407
550.993378
0.9964
222.746714-.
C.4444
434.492680
0.9511
24C.113016
1.176C
153.858101
C.2252
518.579964
1.0944
135.145493
0.7382
321.7.97539
1.3289
95.211481
2.4.122
-21.272411
0.3907
.455.077877
1'.5354
16.012427
0.6762
345.591385
0.5474 _
..394.987968 .
1 .0531
201.010576
t.~4797
-814.317596
0.1665,'
541.092888
::- -- 0-. 1 79 4.. -
- ---5 36 .. 1 2 ç 9 9 7
0.766C
.311.144611
~·-.O.5636
,'-
388 .. 768814
0.9562
238.172375
-c_ 3.61.8 3 .
-483.924633
0.612 S ._.
369.899387
.1.15117
.. 163.102251
.
_0.0015
604.394371
..... 0.. 6545
---.353.915565
2.423 E
-25.743399
0.3124
293.314430
1
G.692E
339.211632
.--=c'.2332
.
- ---1.3 1.. 9 2 8 17 7--
.C.8815
266.813313
]1
,_c~c~:O • 11 8 4 --~
...-55. 9.543343 -, .
2 • .8343
-183~18a334
.:-:--d;.. 4 028-_-:::-=-..".i
::=.-:-:="'.50.459202.
-- .0. 2 9 8 4 .
.490 .. 505291_
·.-C·C'·
1
='::::--'-G.. 418 4 =':~~.: 1
",',44 1
456280-·-
1
-- -
".
. . - . _ - \\
.'1.3125- ..-:l
.1 01 .4 9 84 1 0 . c·_ ..':
::-:~.::1,:~ 84'~,=~~j
:=-..-548",::02 7 5 3 4 ~: 'cl
. J . 0 2 8 ° · 1
2 1 O. 64 3 1 64
.. i
.... .:. .17. 306G90 ....'
.:c1 ~4988~1
.
30~D58414_
i
0:: -
-1.5 32 C.-. 1
...-1. 2.064--.;
-,... ..-t{..2 •.~.1-S 523 '-'''-''
_ _..c •.9 8 1:3 . i
.. 2 2 B. 5 3 7.3 7 1
:::"~~-~-_- . _ :
• •-':.
Î
=-:':=::l";~ct:3 5.2 .._,,-,c:.éJ,
:.:.. ::.1~69~ 52.::1919:. .. -
~- ~~:h .059 6' .:.:.-~
; .c:~. .1 9 B ~ 5 1 2 6 5 7
::--:::-Q-..IL 9-1-.=-::-J
---306.-121.738--- ,
2 • 8 7 1 3 .-- .1
:.. _~_L9]_.3 7 41 74 .
;;0...:6568 -
:j
·
. 3 5 3~ 0301 28--1
. 1 ~ 491 C. ' 1
'.33;031930
.1.5346----1
-- .. ' .. 1 6 • 2921 71
'.- 1
.1.4565
i
46.248026
. 1 • 5584.._.:'
.
-7 • 1 6 89 0 5:-=,]
1..2481
1
---1
. ••.-'1 2 6 • 1 8 84 86
-"-c--,O • .8 6 65..,c--.=
....272 .. 561852 . .
o• 5 40 l: .. _.j
=397.604565 ..
~ - 'cC ~ 8321 .. -
.::
-2 8 5 • 7 71 2 9 7.. - 1
,:: 2 7 5 • 5 8 4 5 4 1
- ~-::::._.:.1C'" 2 558.~=:...
..~._:Z:
· :.-::·l2 3 • 268 9{) 9 --~ "1 .'
g~ ~.~ ~.~:;j
.
_258. 7713J3 .. _ .
::.:: .:.1 ~ 0945 '=:: __c
· . 1 85 ..-" 3 5 611
.. 1
: .. :.." ..0 ~8244
:"''-1
'288';]16270 .
__ -. C• 903-1..------
r' -=-.2..58.52.' C'.9 --'-'
"
',- 2.4282"_1
. _::.,.-:.27.(,11552.
~=~':::.2 .-4602····.:j
,
.. -39.69G623-.
:.-..: _ 1 .41 66 ".:1
._-:. 61 .. 561544
::-:-.,-:::::0 • .8 5.8_2,.~.j
t,::_ -2 7,~.•J?2S 49 .:.•.~. j
'._...0 .. 9902.
.2 2 5 • 13 4 4 5 7 _
::::.~O·..;'15 5 8
f·- 545 •.1.87782. i
:'-..c· .1 • .5 0 5 E
~..~
...'2 7.. 3 5 8 C9 8 .
_--C .. S 213
:.. . 404 .. 9J_51D9
J
.1. 3087
._
. __ 102.96047.9.
1.
.
1
,
,

---

-
109 -
f
.hE .
p
0.6137
369.555241
1.4577
45.806375
1.4227
59.234768
0.1511
546.996124
0.7037
335.042164
0.5358
399.429943
0.4998
413.243439
C.~232
289.205647
0.2424
511.968117
C.7212
328.301144
2.9445
-225.45gC33
1.248C
126.249C05
0.5748
384.472908
C.3162
433.68eC61
-0.9244
25C.383944
.
2.7704
-15a.692760
îj
0.6638
350.321674
2.4955
-53.211526
1
0.5011
412.745541
C.7797
j
305.862862
3.113E
-292.310C13
1.5497
lC.498540
î
C.910C
255.881842
2.4743
-45.116258
0.3246
480.459354
0.3121
485.253971
2.6345
-106.538810
0.0098
6Gl.199C66
3.9626
-615.978180
1.126C
173.036280
1.0460
203.718010
O.287E
494.553913
1.4117
63.466C63
1.0142
215.933493
C.8203
290.303757-
1.114C
177.623739
0.3212
481.759300
1.2456
127.181C50
0.6144
-369.263386
.-
-2. 5499 - -
-74. 101811
1 ;, 0 2 4 7 --.,
-
2 1 1 • 8 7 6 9 8 7
1.5617
- ..
5.-920 E4 2
0.7771
··--306.889587-
1.055C
200.266039
3.0195
--
-254.237280
-1.2857
111.791472
1.0348
188.826616
2.5627
- -':'" 7 <1 • 0 G3 3 1 6
0.8338
285.105301
0.3214
481.684578
-
:0 • 3 4.~ 9 --,..~
-- 4 7 1 • 1 1 55 5 1
- 0.0903
570.332542
.·1.26f;3·
119.211862
0.8892
263.885315
1.5314
17.523485
C.6655
31+9.673279
~.7572
-153.599970
2.6447
-110.477654
-- -- -C • 86 9 8
-- 27 1 • 3 3 1-1 5 4
0.8106
294.C19'728
-1.5587
-
7.073159
0.0922
569.569374
---,2 • .8 9 3 5 - - 2 0 5 • 90 5 7 5 4 ..
__ 0.6511
_355.214989
1.3339
93.297405-
1.2717
117.140429
----- 1 .374 5· --- J
-- - - - - -7 7-. 71 2602
-j
- 0.0711
577.663043
~---- 2.9849
"
._:--240.970650
!
0.7792
306.058372
:.
- O. 66 9 1
-C~ i
3 4 8 • 2 8 87 6 ,-
--l'
0.2821
496.755108
cl.2551
,
123.529192
1.4G63
·65.512146
-- - 2. 5 3 4 9
-- :- 6 8 • 3 4 3 1 5 0 ,
_ 1.4354
54.359545
1.4249
58.403784
i
1.4117
63.453951
-2.705e
-133.596C14
i
C.9039
258.234089
- - 1 . 0 6 1 5 '
-197..7.62735
1
0.3994
\\
451~764130
-- 0.5371-c _-,
--379.743664
]
~_ ___ 1 • 2 5 9 7
!
i
_121.766676
-0.5411
1 --397.397259_._
[ --
_1 • 1 3 3 <;
C
!
c -
t
-169.991846
c~_-0 •.1114- --
i--_- 562_.2C6505--_:-:j
\\--,----:0 • 722 C-__ ,
1--328.02 C882
-''-1173--
i':"--c= 176~357712
,
: -__ ~O .41 97_- -_ -1.
: . _443.964153
~
,1
--- - G• 104 C
•
~---5 6.5 .07-3624-- __
1
3 2
~_..5,s. 586075
-.-.'-
.4
é..
--''''1
- - 0 • 335 é:..-c J
i-- 476.207657_ --1
:-~:~ L 043 9-=' ..~
- 204 .. 520987
:c==::-o~ 248 L-:==_.
.--- -SC 9 -. 76 7960 ---J
----- 0.77.1.1_
-..J
3 0 9 .. _1 6 9 0 2 5
:":::~;---1 .4908. _o•._ j
-
-33.09 613 6-.:.c~--1
0.1288
Î
,
.555.528976
i- ----1.1031- --1
- --181.830582_
_ 2.3844
j
-.10.607626
;-- - 0 ~ 715 4-1
- - 330.535252 -- -
1 .5200_
i
. _: 2 1 • 8 9 6 8 .3 6
___1 • 1 5 7 4
J
__ 161. 008402
!
:~-c_-~-~ : ~~~ ~:--;-=l -----:.3~ ;:~~ ~~~~~~_--1
;,,,~__.2 =40 7 e.-.-_l.
---==-0 .828 3=;--:::{ ---~~-=-28~7--.-:Z-S-1=69 7•• :"'_j
,__ _C • 8 1 3 6__ __ ,
--
- - - l
- ------;~~~~~;~~ -- 'li-
. . o. 657 2__:__ 1
. _c_
352 oi g 68767 __!
:1 ;,-529-c •• ;
.18.384889
1
-
- 0.9325----
----247.262794--
-
-
-
-1
c_
1
~-.--__0.4376_-:-:_: 1
_ 4.3 7 • 1 1 3876_
1
-2.3591._:::-
-'--- -0.9231-98-
'-':'0.-,__ ~ C~ 5 0 5 7.~--:i
41 C. 964359
. !
1
6 c;
.
--:,,-~O.. 574 2 c --38 4.7011 6 a -
r- -_ ~J} .. 71
j
J
33 C• 1 0 95 66
1
-<1.3033'
105 .. 036748-
1.-·-J·027é
'j
210.793964.
i
_ 1 .485.3
.
1
----~_~1_~~_a8 7 ~J-148.981.2 60
35.209175
1
1
-
i

---

-
110 -
p
571.604095
0.4500
432.329739
231.424995
1.0628
197.298119
-192.302738
1.3396
91.113547
100.496843
0.2544
507.368923
6.92G878
C.8030
295.012333
309.517776
C.2473
51C.C87990
296.246593
0.4324
439.092163
101.852626
2.8662
-195./.41355
147.774651
C.7591
313.764389
224.000660
0.7393
321.383427
220.532505
0.7iJ!35
333.178C74
271.977718
1.3056
104.142690
33C.027328
G.9195
252.246593
263.939480
C.6332
362.085903
428.997478
1 • 00 8 é
218.073561
441.569595
C.042S
588.502426
26.041960
0.2538
507.613319
277.676266
1 .0133
2H.274S67
168.153236
1.0553.·
20C.157930
340.323711
_ 2.6879-
-127.038909
436.066822
1.4453.
50.575638
269.037601.
_2.6817
. -124.671436
510.841873
0.3299
478.406410
-458.683006-
_0.0729
577.006401 -
369.873489
1.162S
158.8677é7
72.009218
0.0206
597.045990
274.056759
3.2582
-345.784550
342.802593
G.022C
596.495529
200.111597
0.3899
455.405693
485. 1627-16
-.C.l051
564.645340
132.722763
1.4307
56.1682CJ4
4 8 9 .2 4 0 3 9 5 - . .
2.8319
-182.251478
392.728760
2.5229.
'-63.758634
295.091137
C. 90 SE
257.505116
31.165513
1.3721
78.632135
-178.517076
1.D51S-
201.444689
404.945019
1.0431
204.827C34·
541.033073
0.7196
328.924393
385.841446
-.0.5173
406.536575
41.391299
.O.141S
550.541C08-
37-4. 4241 56
2.6898
-127.760864
:--::--318 .. 260-937
1 .. 0113
217.039173
_._-.: 59 .. 71 E9 21
: ~
:.=.c G~ 5 4 4 8 c:c.-
,
'-
_395._9791 83·
--::::--515.022202
--_te 2432
..
128.089483_
--..:-.~ 3 29 ... 973755
:c=_ C. 91 75
- :253.034794
- --ceS 43.988777
.151.064520
-
. C '
1 • 1 833
--- 405. 55061 7 - --
.1.3633,
:.. 8 2 • 0 3 4 0 13
--:--41 9.551 483 -
: C • 5422- -
396.97é387
cc:-
.--452.973427
·'0.5893
378.902546
. --.-- 3 8 • 5 1 46 26.
].1945
146.747629
492.915241 - .:
-
2.68 6 0 ' - i
-126.309536
-322 .. 715298,
----ce-C .. 7 81 5 .- --~
30 5 • 1 9_C 7 9 2
-----532..86.4204 -~~__.i
.. --:-:0 ~15 2 2-:_''-'-1 -
::-- . '546. 5 812~ 3 _
_ _ .
_-:-1 82. 2-8 357 3--- ---~
-
-1 1 6. 4-9-5203 -- -.
--0
-
~~-_-=Eb:.~~~~:~
- =4 8 0 • 4 5 2 1 8 7 __. _ i
2d
- __:_ 5 1 2 ~~ 0 3"7 e7 2
1
---- ..~ 4 C.0 3 81 57:---,j
.
1 • 2 8 3 6 ---- -.1
_ 112.568573
-- 357.485744
''':1 '499('"
-". l
J
__
:...
_
7
_ ---- ~
_ _: -:..~ 2 9 • 6 2 4 0 8 6
:::----.3 5 4 • 5 5 4 2 3 0
.:-_~:._--=1_. 067.1.- _
_ _.. .1 9 5 • 6 4} C2 2-
1
.... -.51 8 • 759430
1.5602
- :_':-6.477678
'-436.910(00
0.8484
__ 27_9.511185

---

-
111-
p
p
1.429t
56.601C12
O.893C
262.395592
1.1594
160.215765
1.4530
47.623780
:.3436
473.148911
O.4Q5E
44<;.307343
1.0422
205.165731
1.515C
23.836994
1.1754
154.098354
1.2563
123.059311
0.5504
393.832893
2.7436
-142.402237
3.0266
-256.944C77
2.8392
-185.057116
3.6252
-486.578461
0.0473
586.828140
--0.9492
240.860981
0.5767
333.753323
C.667t
348.864601
1.5599
6.618432
1.5750
C.816140
2.390C
-204.561563
3.0117
-251.216C07
C.5941
377.073223
1.0746
192.766943
1.5621
5.744983
0.7315
324.375290
C.2234
519.256126
C.865C
273.144344
1.457C
46.073704
1.2679
118.626166
2.5743
-83.46<;046
0.8302
286.501747
0.5123
.408.434044
--0.708<;
333.028214-
2.7U~1
-134.781809
1.266C
119.325024
0.9573
237.762905
cD .9274
- 249.21 71 71_
0.5346
399.895153
j.196C
146.177402
0.4236
442.463058
.1.1543
162.178053-
0.650<;
·_·355.267776 .
0.9633
235.442362
0.1997
528.359344
1.3152
100.477392
2.5951
- 9 1 • 4 2 9 C3 2.
0.6548
353.777996
0.4095
447.869141
- 0.8217
289.768223
O.936C
245.906670
1.4144
62.403291
C.6167
36~.379192
G.720~
328.459724
1.3493
37.372579
3.3518
-381.677074
0.6324
362.375862
-
-1 • 24 3 4
128 .-0 1 5 574
2.4242
-25 • .1390490
C.654C
354.081837
1.5117
25.073876
-.0.2487
509.564869
0.6039
373.293129
1 .450 8 _~~~
---4 8 ... 4 3.2 5 06
0.9157
253.696535
----2.724 t --:--::,-""'- 141.09 a8 58
-1.0645
-196.615284
-
2. 5 2 5 9 . __._
-- 6 4 • 8 7 4 1 2 3 .
0.8833
266.117580
--0.7449
__ .
-- 31 9 .22724.2- -
- -0.2493
509.315716
--0.4003
451~409107
1.3729
78.337274
1.1779
153.114388
1.4314
55.9CC777
0.4102
447.608051
2.3716
-5.720880
- 0.3501.
-470.669811
0.0066
602.419365
1.4516---:
.
48.133C14-,·
0.4662
426.117G35
-~_-0-.5421 ----
_
- _1 .2564
. - : C 39 7-.0 1 26 88~-- -0:
- 123.032549
--:~-2~5469
~----72-.935326--
_0.5911
378.232330
~:-:o-:-:J).-1 432--:::-,
--_-550.0383_91
1.4191
- 60.623291
r'·-: .2-.737$ -:;: '.--~~14 6.1-916-41 -
0.6756
345.810532
~- -:C. 394.-9-----_--- 4 53;e 470287
3.1616
-308.733608
0 : : - - - - :
!--';-~:-O .6917
---- 339 ... 62 0857 -:-- -
2.3838
-10.385098
1----1...-1 815 -- -
--_---1 5J .]6 3 1 93----- --.
_1.4142
-62.483'130
L._- -1 • 140 Cc - - .
~~--- 1 67. 67 537 1 -
0.0724
577.172997
1
i- -- 2.4977____
-----54 • .066500-
0.5169
---1
406.686394
i - - - . 1 . 5 2 3 2 - - 20.696410-~ --.
3.2752
-352.293961
0.7956
':-c=-- -1. 297-6---:----
:,-- ----, 0 7... 2-0 3 286 -- -- - i
.299.757832
- -_ -. ~----t .~-2-8-3-._0--";-'-- _X:: 1 3 3 • 78 5 4it 2_:::
__ 0 • 8Q~_2
_
1
-.- . 2 9 6 • 4 6-3 9-4 7
-::---C .05 B1_-,--,--- -,i
:--:--582-. 6 562-7 3 -~-- j
_1.1686._
156 ....683281
__-__ 2 • 9 5 1 5:'--~~ - :
ccc -- ~ 2 28 ~ 1 3 028 5 :::._. - j
0.5167.-
_ 4D6~759266~
,--._ --1. 3754:----
-:::-----,- . 7-7.-379 9-8J ,----:
2... 841Z
___~J 86. C3 4 2 3 5.
-. -- - O. 4596:::---::
.-~-:-42 e.663662--
1.4291_~ -'"1
-- -_- 5 6 • 7 9 2 8 4 7
-c-c--o. 168 C-:c:-
..__ 1 .21 ~ 2
c-::
r-:_-::-::--:-540-. 4 94362 - .
__ 1 37.68 0956
--~:::- C. 0 1 1 7 -
[.:'....:..600.454323
1.4851
35.297C16
_ 3.0204--;--_254.586309--
O.010C
- 60 1 • 1 3 53 76
j

---

-
112 -
f
1.2792
114.267871
1.1815
151.764736
2.6385
-108.084415
0.1346
553.316185
1.1276
172.433756
0.6092
371.27C573
0.1154
560.682022
C.8212
28Ç.973Ç69
1.2952
108.131474
G.7804
305.612774
C.2943
492.066521
0.7604
313.270622
0.410Ç
447.34Ç216
C.2746
49Ç.68Ç253
C.6G1C
374.424160
0.1170
56C.065994
1.5591
6.893459
0.4226
442.858616
C.4938
415.537575
1.1976
145.58E848
1.2527
124.425330
O.305~
487.331554
0.3858
456.967419
0.926C
24Ç.76ÇÇ45
O.470~
424.568096
C.998ê
221.813770
0.6224
366.201004
O.737C
322.237106
1.3625
82.325492
0.7782
306.433685
1.3748
77.599257
rJ.6634
350.503201
1.3843
73.976223
0.4105
447.501289
1.4727
4C.037408
0.9524
23Ç.643661
2.6554
-114.559704
1.0955
184.729158
1.2904
109.967448
,
-0.3572- -
--467.944256
1.1254
173.277435
1. 0397
186.973415
---- - C• 728 3
325.581985
2.8900
-204.'544119
-1.1433
166.419706
-- G.7936
30C.551517
-1.3634
_31.992024
0.4295
44C.222866-
1..1983
145.297964
0.7436
319.702400
2.677Ç
-123.202218
1.549C
1C.780176
1.0513
201.6l31335
0.9957
223.034C27
1.1134
177.872412
1.351C
-
86.741757
0.4991
413.516964
0.8171
291.533535
0.6833
342.838196
1.1203
175.210653
1.0148
215.679436
0.6938
338.816753
C.6828
343.056297
C.550.3
393.852C70
-1.1012
182.549896-
0.4410
-435.784443
1.5697
--- - 2 • 8 5 38 5 5
0.6027
37.3.750858
1.4391
52.949C21
1.5451
-
12.270572
-C.870Ç
-- 2 7 C• 90 5C3 7
0.5893
378.89-0984
C.P.24.3
288.754822
2.5739
-83.31<;737
-C.4291
440.368618
1.201 t.,
144.11C;944
1.4551
46.799232
1.1315
17C.91Ç903
0.9215
251.486097
-G.2501
50<;.002052
1.1291
- -171.853846
-0.4645
426.773C45
--- El • -1 '2 3 6------::...--::-: !
,",=,5 5 7 • 54 59 59
o_.5281
-
-
- -
402.394970
- --
c:---0.45J 0 -.---- ..
431.939777
-:0.7735
306~345909
c-- --,_1 • -1353 - -0--1
--: ---1 69 • 488585
--
-1.0194
213.919968
-3'.2361
-- 3 3 7 • 2 9 6 E67 - -
-G.68D1 - ------
344~091953
3.8466
- ----571 • 4731 22
0.6041
- - -3 7-3 .. 23 40 8 9
0.4493
-432.616711
--0.141 C
- -550~874146
----
-
1.4035
-- --- 6 6 • 60 4 8 53 -
0.4041
44_ Ç• 963673
1
-----1.199G
145.042404
!
2.36-44
-2.931419
--
C.6547
353.824Ç4ü
1 • 1 453
_--- 1 65 .. 648836
-
- 2 • 870.3 ---
-197.00<;436
C. 0251 ----
;
-
595.324196
- - -1 • 3 24 9.- -
96.761293
: ___ 0-.494 <; --- ;
;
4 1 5 • 104511 ----
r
-
- - :
r
- --- --2.75 6 2-----~-
----153.224806 -
, -
1-
:2.-64-9---S--=- -;.. -- f------'12-.4Z-5586-----
-__ ~ .3707 ---~
-----: 462. 7S 9.3 61-
[=-_C"_ -c 2. 4 45C-::-.:--~
\\-_-
~33.B681B5
.:.:::- ---0 • 73 50
i
_-c
-
-c_
3 2 3 • 0 11 6 1 2
i:--.::,----o:;:'22 0 7:~~--::ti
1- - 5 20 • 3 1 5 57 5
-_,--.,1-.. 1607---:--- 1
-159 ... 717522
!
1
1
-: c__ ::1 • 4 46 5 __ ::=-- --c:
- --50.099390 __
!
-: - C. 64 5é
--:!
-- 357.305305
-_.::3.1 76 5 =- ---:~ :
-314.431S34~
-
O.-E72C-
- 270.452469
-
-
c-.-:O.8767 --
--J68.68.3308- -
1
.C.5667
c __ 3 8 7 • 5 9 5 8 2 5
=-1. OOO~ .~.
-2 2 1 • 0 5 88 51
---- C.8377
... --283.627861
f-- -3.337.3
,-376..145741
1
1

---

-
113 -
0.4271
4 4 1 • 1-1 8 1 6 0
1.0353
207.838926
0.7744
307.891071
-2.652C;
-113.605641
1.2305
132.971748
1.15P.7
160.49€806
1.549é
10.540923
0.1023
565.697929
2.475E
-45.658473
-C.0344
591.744629
C.7637
312.028782
0.8467
280.158710
0.4334
43E.710186
0.2305
516.526665
2.4477
-34.906030
Q. 4731--:
423.495903
-"C-':0808
'
573.963821
- - 0 • 9 9 9 ~--_
221.463861
-- - .1 ~ 485 C----:
35.321171
_C-.2883-
- 494.373585
-- 0.-3679
-
4 63 ._8- 3 8 1 6 9
- --0.-1031-
565.392-1 36
-0.8025
297.144005
---1. 4222
59.408477
2.388é
-12.229081
1.1148
177.321617
0.0427 -
588.582268
- -- 2 • 4 6 6 8 - --
--42.212206
2.6296---
-104.665276
_ --c: 0 • 9 2 6 2 - -
---2 4 9 • 682 5 73
-- ,0.5771
-
383.57Ç826
__ 0 • 9 8 6 1
-- 22 6 • 6881 52
--c
1.. 353C
85.948915
- -- 2 • .9 463
---226.157444
0.37_93 __
459.465111
- 0.5005
412.969345
0.13311
553.583961
JJ.8D42-,
296.483528_
2.6089.î
-96 .. 724723_
2_.7400- -- :
_~J4 7.034851- __
: __ :3 .. J 50 c; __ -J
--_304.61 135 5
'~_~;~;~:-~~-~__~i'~~~)
__,
8.35962_6
_
-- 33.3.2028
._- - 69---=---
._- ..
_~cc- 2 -~ 5 9 0 8_::::.-:::..:
_ - 8 9. 7 83 686 -
___ 1....06:13-:_---
__ _ 19 7_. 8 4 92 5 1
_-. 2.;;:530 5 ~----
-66.655346
0.6762
345.557213
:-.0.3533-
469 .. 425514
___1.. 309J3
102._532952_
1.2811-_-
113.529621
1.-1437 __
166.24 5-071

---

-
114 -
Pr (P~ [Pm' PlI] U [PIS' PM])
= 0,016
(ii) Hypothèse H13
Les probabilités sont calculées sur 2. 622 réalisations
Pr (P '> PIS) = 3,7 %
Pr (P .(
PlI) = 21,1 %
La probabilité d'intervention vaut 24,8 %
Pr (p > PM) = 3, 1 %
pr
(p < P
) = 19,6 %
m
La
probabilité
pour
que
P
n'appartienne
pas
a
Il
est
de 22,7 %.
Pr (Pt:.. [Pm' P II ]= 1,5 %
Pr (P€[P IS ' PM]) =
0,6 %
Pr PE ([Pm' PlI]
U [PIS' PM]) = 2,1 %
Les
probabilités
ainsi
calculées
(sous
H8
et
H13)
sont
assez
prochez
des
probabilités
que
nous
avons
calculées
théoriquement
mais
ne
sont pas
les mêmes.
Ceci
est
dû
au
fait
qu'empiriquement
nous
supprimons
les
valeurs
négatives.
Cette
suppression
correspona
en
pratique
a l ' utilisation
d'une
distribution
tronquée
ce
qui
nous
évite
de
manipuler
la
distribution
normale
tronquée.
Résultats
et
commentaires
sur
les
variations
de
stock
Les
variations
de
stock
calculées
font
apparaître
que pour certains prix, les capacités physiques de l'O.I.C.C
sont dépassées.
. ----- --

---

-
115 -
Sous
H8,
la
probabilité
pour
que
c1B
dépasse
en
valeur
absolue
250.000
tonnes
11,9
%
avec 11,8
% de
variation
positive
et
0, 1 % de
variation
négative
une
fois
de
plus,
les
débordements
risquent
d'être
plus
le
fai t
d'une
forte
baisse
des
pr ix.
Sous
Hl:)
les
résultats
sont
semblables
aux
précédents
avec
1 2,9
%,
1 2 ,1
% et
0,8 %.
Ces
probabilités
font
apparaître
nettement
les
limites
de
la
politique
de
stabilisation
par
le
stock
régulateur.
En effet,
dans
13
pour cent des cas,
l'O.I.C.C.
sera
dans
l'impossibilité
d'agir
comme
il
faudrait,
car
le
stock
requis
excède
ses
capacités
et
ce
risque
est
grand.
Il
est
bien
évident
que
les
quantités
de
stock
nécessaires
posent
des
problèmes
de
financement
qui
eux
peuvent toujours être résolus d'une manière ou d'une autre.
Depuis
1972,
l'O.LC.C.
n'a
eu
à
intervenir
qu'en
septem-
bre
1981
après
quelques
opérations,
sui te
à
une
baisse
importante et persistante des cours, les limites financières
étaient
atteintes
sans
avoir
pu
faire
remonter
le
prix.
Cette
constatation
pose
le
problème
même
de
l ' efficaci té
de
la
politique
de
régulation
par
le
stock.
DELMAS
et
GUILLEMIN
(1)
estiment
que
stabiliser
par
le
stockage
est
très
coûteux
et
pas
efficace,
ils
mentionnent
par
exemple
que
réduire
de
moitié
l'instabilité
des
cours
du café de
1973
à
1980
aurait coûté 2 milliards de dollars
environ ce qui est très important.
Des
projections
des
besoins
financiers
du
stock
régulateur
basées
sur
160.000
tonnes
de
stock,
effectuées
par
le
secrétariat
de
1IO.LC.C.
(2)
font
apparaître
des
déficits de
l'ordre de
180,
130
et
84
millions de
dollars
pour
respectivement
1982,
1983
et
1984
soit
un
déficit
1
-----------------------
1) - voit VELMAS ~t GUILLEMIN (1983).
{ 2 J -- -Vo i li U.-l • C :C . ( 19 8 1)
-

---

-
116 -
cumulé de
l'ordre
de
394
millions
de
dollars,
déficit
à
combler
par
des
emprunts.
Ce
déficit
serait
nettement
plus
élevé
avec
un
stock
de
200.000
tonnes
par
exemple.
Les
comptes
du
stock
régulateur
montrent
régulièrement
de
1974
à
septembre
1981,
un
excédent
qui
s'est
élevé
fin septembre à près de
227 millions de dollars.
Ces avoirs
n'ont
néanmoins
pas
suffi
a
couvrir
les
opérations
de
l' 0.1. C. C.
de
septembre
1981
visant
a
arrêter
la
. baisse
des cours.
Le
fait
que
l'O.LC.C.
soit
resté
plusieurs
annees
sans intervenir et qu'ensuite elle n'a pu le faire convena-
blement,
faute
de
moyens
financiers
nous conduit a penser
que
les marges de
fluctuation ne sont peut être pas appro-
priées et que par conséquent deux problèmes au moins devraient
être
étudiés
davantage.
On
observe
que
ces
marges
sont
fixées de manière exogène,
il faudrait chercher à identifier
les éléments du marché pouvant les influencer ce qui permet-
trait de les endogénéiser.
Les
résultats
obtenus
nous
laissent
également
a
penser
que
la
stabilisation
des
cours
du
cacao
sans
contingentement,
par
le
seul
stock
régulateur
risque
de
se transformer
rapidement
en poli tique
de maintien artifi-
ciel
des
cours
ce
qui
est
naturellement
très
coûteux
et
pas
assez
efficace
comme
ont
pu
le
montrer
BROOK
GRILLl
et WAELBROECK (1978).
VI.2. - PREVISION
Il est souvent dit, à juste raison certainement que
l'instabilité des cours des matières premières et en parti-
culier ceux9!J.._çaCqo ,pouJ;:_J.w pays. en développement comme

---

-
"7 -
la
Côte
d'Ivoire
est
une
inhibition
a
la
croissance dans
la
mesure
ou
elle
entrave
les
projections
économiques
même
a
court
et
moyen
terme.
Examinons
comment
pourrai t-
on
obtenir
des
prévisions
de
recettes
d'exportation
du
cacao . On sait que R
= Pt Qt où
t
R = recettes d'exportation
P = prix
Q = quaf!.tité exportée.
Pour
un
pays
exportateur,
l'essentiel
de
l'aléa
sur
ses
recettes provient
du
prix
car
il
peut
dans
une
certaine
mesure,
sans
trop
de
risque
d'erreur
prévoir
assez
bien
ses
exportations.
En
ce qui
concerne
les
prix,
un très bon indicateur est fourni par les marges de fluctua-
tion des prix qui sont
fixées dans
les accords
internatio-
naux
et
qui
durent
trois
années
renouvelables
avec
la
possibilité
d'ajuster
les
marges, avec
l'assentiment
des
pays
signataires
de
la
convention.
Soient
P,
et
P
les
2
limites
de
fluctuation
qui
représentent
les
prix
minimum
et maximum garantis. On peut ainsi déterminer des prévisions
de
recettes
conditionnelles
a
la
quantité
exportée.
Ces
prévisions
fourniront
alors
des
recettes
minimale et maxi-
male
déterminées
respectivement
par R,
= P,Q
et R = P Q.
2
2
On
peut
toutefois
se
demander
si,
la
différence entre
R,
et R
n'est pas trop importante pour constituer des prévi-
2
sions crédibles, c'est à dire, en quelque sorte un intervalle
de
confiance
trop
grand
qui
contiendrait
la
vraie recette
avec
probabilité
un,
presque
sûrement.
A
cette
question
nous
pourrions
répondre
que
les
marges
sont
fixées
en
accord avec les pays membres de l'O.I.C.C.
et que de toute
évidence
les
pays
producteurs
trouveront
les marges
basses
et
pas
suffisamment
rapprochées
l'une
de
l'autre
alors
que les pays consommateurs penseront le contraire.

---

-
118 -
Toutefois
une
prévision
plus
raffinée
est
possible
en
utilisant
le
modèle
estimé 'lorsque
l ' O. 1. C. C.
n' inter-
vient
pas.
soit
'P le prix ainsi prédit
si r)
P2'
P 2
sera
retenu,
si
'P <.
P 1
on
utilisera
P 1
et
lorsque
P 1
<..
P
<:
P 2'
la
prédiction
prévaut
nous
obtiendrons
dès lors une prévision plus précise des recettes.
La
prévision
dans
les
modèles
a
équations
simulta-
nees
peut
se
faire
soit
par
l'intermédiaire
de
la
forme
réduite,
soit
par
la
forme
structurelle.
Dans
KLEIN
et
YOUNG
(1),
i l apparaît que
l'utilisation de
la forme struc-
turelle
a
des
fins
de
prévision
fournit
plus d'information
quant
a
la
structure
économique,
surtout
pour
des
propos
de politique économique alors
que celle de la forme réduite
apparaît
comme
beaucoup
plus
mécanique.
Il
est
à-signaler
également
que
si
la
spécification
en
terme
des
paramètres
structurels
est
correcte,
une
estimation
plus
efficiente
des
paramètres
réduits
est
obtenue
a
partir
de
celle
des
paramètres
structurels
(2),
mais
la
matrice
de
variance-
covariance est alors plus difficile à obtenir
(3).
Dans
notre
cas,
i l
est
plus
approprié
d'utiliser
la
forme
structurelle
déjà
estimée
pour
la
prévision
compte
tenu
de
la
récursi vi té
du
système.
Notons
par
".....,"
les variables prédites et par
"A "
les coefficients estimés.
Nous avons donc comme prédicteur ponctuel sous H .
( 6. 4 )
(1)
-
VO{~ KLEIN et YOUNG l1980)
(2) - JOHNSTON l19(2),
p. 400
\\3) - VO{~ GOLVBERGER, NAGAR et OVEH l 1961).

---

-
119 -
rv
Soit H13,
Q(t+l)
est remplacée par Q(t+l) car est considé-
ree comme exogene.
Nous
pouvons
déterminer
la distr ibution de
P sinon,
au
moins,
les
deux
premiers
moments.
Nous
constatons
que
P
est
une
fonction
non
linéaire
de
variables
aléatoires
normales
(1),
nous
ne
pouvons
donc
pas
déterminer
sa dis-
tribution tout au moins analytiquement. Mais il est possible
de
la
déterminer
conditionnellement
aux
valeurs
estimées
des~.
nous
avons
alors
une
transformation
linéaire
l
de variables
aléatoires
normales
et
la démarche est nette-
ment
simplifiée.
Il
faut
signaler
également
que,
le
fait
.'-
de remplacer la distribution des k. par leur moyenne suppose
l
implicitement
que
leur
distribution
est
très
dense
autour
/'-
de E (".)
(2).
l
( 6 • 6 )
Var ('"""'
P
)
/'
""'
2
Var
(t+l)
= K 1
(Q(t+l) )
Or nous avons
2
2
var(Q(t+l))= Var(a
Var
o )+LP(t+4) 2
(a 1 )+ T (t+l)var(a2 )+ouM (t+li
Var (a )
3
Tous
les
paramètres
intervenant
dans
ces
formules
sont
connus
(estimés),
par
conséquent
nous
connaissons
la distribution de la prévision de P.
Pour
ce
qui
est
des
recettes
d'exportations
de
la
Côte
d'Ivoire
nous
pouvons
obtenir
la
distribution
des recettes conditionnelle a une certaine quantité d'expor-
tation Qo.On a alors
II 1 - En
gé.né.1al
noub
ne.
connai.bbonb
pab
la
di.bt'li.bution
~)(ac. tLn L __de. b
Va.1 i. ab l e. b
e.ndo gè.ne. ô
ni. - de. b
e. bt ùnat e.u Ifb ,
V 0 i. 1
IJA LI NVAUV l 1 9 8 1 l,
p.
8 1
!2l
Ce.tte.
hypothè.be.
e.bt
di.bcutable.
l01bqUe.
ce.1tai.Ylb
coe.nni.ci.e.ntb
bont
non
bi.gni.ni.caUnb.

---

-
120 -
rV
("J
(6.7)
R(t+1) = P(t+1) xQo
Pour
Qo
donnée,
R(t+1)
est
une
transformation
li-
néaire de P +
aussi sa distribution est immédiate.
t
1
Dans
l'analyse
précédente,
nous
avons
considéré
Q,
la
quantité
exportée
comme
étant
donnée
de
manière
o
exacte
ce
qui
n'est
pas
toujours
vrai.
On
peut
toutefois
introduire une perturbation
de la manière sui vante
:
~
( 6. 8 )
Q
= Q + E:
o
0
,
roJ
ou
Qo est la quantité effectivement exportée
Qo la partie déterministe de l'exportation
et
E:
une variable aléatoire de moyenne nuelle.
Nous avons donc
r-J
' V
IV
r-.J
,.,J
(6.9)
R(t+1) = P(t+1) x Qo = P(t+1) Qo + P(t+1)E:
Le
premier
terme
du
membre
de
droite
est
identique
à
(6.7).
Quant au
second,
i l est le produit de deux varia-
bles
aléatoires,
sa
distribution
est
donc
inconnue.
Si
on suppose
que
E: a
une
loi
normale,
nous avons
le produit
de
deux
lois
normales,
produit
qui
est
inconnu
du
moins
analytiquement.
Une
approche
serait
d'étudier,
si
possible
numériquement,
la
distribution
produite
et de
l'approximer
par
une
loi
connue
(exemple
normale),
on connaîtrait ainsi
la distribution de R(t+1).
N
Nous pouvons obtenir Q
par estimation de la produc-
o
tion
ivoirienne.
La
quantité
exportée
n'est
pas
rigoureu-
sement égale à la production car une partie est transformée
sur
place.
Q
peut
être
considérée
comme
une
fraction
o
constante
de
J_a -f)rocluction,,
$~
fÇl.isant,
pour _obtenir
Qo'

---

-
121 -
on multiplie la production par cette fraction. Nous obtenons
pour
la
production
ivoirienne,
par
la
méthode du maximum
de vraisemblance.
(6.10)
PROCI
=
-78,5
+ 39,4 LP (t - 6) + 12,4 T + 33 DSCI
(-7,2)*
(3,6)*
( 2 1 , 1 ) *
( 3 , 3 ) *
Tous
les
coefficients
sont
significatifs
et
de
signe
correct,
l'équation' explique
96
% de
la
variabilité
de la production (1)
PROCI
désigne
la
production
de
la
Côte
d'Ivoire
DSCI la variable muette
Dans
l'estimation
de
la
production,
nous
n'avons
pas
tenu
compte
de
la
simultanéité
qui
pourrait
résulter
de
la
covariance
entre
les
termes
d'erreur
de
l'équation
de
prix
et
de
(6.10).
Nous
avons
vu
précédemment
dans
l'estimation
simultanée
que
l'équation
de
production
est
robuste
par
rapport
à
l' hypothèse
ou
non
de
simultanéité.
Nous
ne
commettons
donc
pas
une
grande
erreur
en
estimant
séparément
l'équation
(6.10).
De
plus,
par
hypothèse
la
seule production de la Côte d'Ivolre n'influence pas signifi-
cativement le prix.
Nous
venons
ainsi
de
montrer,
comment
dans
une
certaine mesure,
peut-on obtenir une prévision des recettes
d'exportation.
t 11
- Voi.'r dé.taUb deb 'ré.buHatb
page
bui.vante.
NOUb
avonb
e01'rigé.
leb
va'rianeeb
deb
moind1eb
ea'r'ré.b
pou'r
obteni1
eel!?sdu maximum de v'rai.bemblanee.

---

I:::;.IUATION
3
~~ ~:t~ ~ k~ !c::~"
nf(DI1iAiH
LEAST
5'~.JAr\\CS
Dr= f' ~ ;~ 0 Cr, T VAI{ l fi] LL :
prn c1
su:! OF :):JUAliFU 1~[::;TUU"L3 =
7560.97
J T A f~ J AFeE ~ HCH
-J F
T H~
R r.. GF t: S Sl J ,Ii
=
1 i'- • ? 7 l, '7
.1=A~1 OF DEP~:'WCH
'Ji\\,n AûLE
=
15?
1.40
5rA~DAnG DEVIATIn~ =
91.4)73
~-SQUAR~Q =.
J.)&2367
.AUJljSTEO
T~-SÇUA,'lEJ =
'}.956iJ3
F-STl\\rIST!CC
5.,
2L)
=
179.()1~
LOG
ûF
L IKCLJHOGù
FU,leT] :"Jt'i =
-116. p./z
;JJ'1'3[R
or
03SEr<vHIJ~~::; =
25.
S ü H uF F '= j l DiJ AL:j =
- • 1 7 /. Ü !- :'.i:::: • ,1 t
N
N
DURBIN-W.AT50N STATT5TIC (ADJ.
FUR
a GAPS) =
2.4460
RI GrlT-HAND
EsrH1AT~D
STANDA:<û,
T-
VA,!A8LE
CO[FFICI t:'H
ERf'OR
STATISnC
C
-7é.lto7l!
1 h
9065
-6.5902f!
L PLt,-b)
39.3(,59
11. 76P5
3.34501
TI ,'1 E
12.4363
O.64 ft0ge
19.3J61.
OS cr
33.0473
10.991.':
3.00653'
ESTIMATE OF VARIANCE-CD~AHJA~CE
M~TRIX
8F ESTIMATED COEFFICIENTS
C .
Lft-G:)
TJ ME
f) SC I
.......... --
.
C
141.7'.15
-57.9365
-7.17~62
22.2113
L Plc-h)
-'j7.9365
13P.'â'J
:5.7F410
-6.56025
T l ,1C:
-7.171+62
3.7t410
0.414ù62
-2.21864
J sc l
22.2113
-6.56C25
-2.2H64
Ize.é21
1
2
3
4

---

.. - - - -
CON C LUS ION

---

-
124 -
Dans
une
approche
positive,
nous
avons
analysé
le
marché
du
cacao
et
estimé
par
la
méthode
du
maximum
de vraisemblance
un modèle économétrique à équations simul-
tanées.
Les
résultats
sont
dans
l'ensemble
cohérents
avec
les hypothèses et "à priori" qu'on a de ce marché.
Ainsi,
la fonction d'offre estimée montre que l'offre
est
rigide,
à
court
terme,
à
tout
changement
de
prix
et
qu 1 elle
ne
réagit
au
prix
qu'à
partir
de
la
sixième année
du
choc.
L'élasticité
de
l'offre
par
rapport
à
P(t-6)
est
de
l'ordre
de
3
% et
le
coefficient
du
trend
vaut
2,2
%.
Nous
avons
constaté
également
la
robustesse
de
la
fonction
d'offre
par
rapport
aux
diverses
hypothèses
que l'on a faites.
L'élasticité
de
la
demande
totale
par
rapport
au
prix
est
23,1
%
ce
qui
montre
une
grande
sensibilité
du
prix à
la demande
(l'élasticité vaut
-
4,33).
L'élasti-
cité -prix
de
la
demande
de
consommation
est
estimée
à
0,32
par
rapport
au
revenu,
elle
est
de
0, OS
et
le
trend
de
la
demande
de
consommation
vaut
3,7
%.
A
la
question
de
savoir
si
le
cacao
peut
être
considéré
comme
un
bien
inférieur,
les
résultats
ne
nous
permettent
pas
de
répondre
avec
précision
car
la
distribution
du
coeffi-
cient de R
est plate.
t

---

-
125 -
Ces
résultats
économétr-iques
nous
ont
permis
de
faire
des
simulations,
quant
à
la
poli tique
de
régulation
de
l'O.l.C.C ..
Nous
avons
déterminé
la
distribution
de
P qui
elle
même
a
servi
à
calculer
certaines
probabil i tés
théoriques.
La
probabilité
d'intervention
de
l'O.l.C.C.
est
estimée
a
32,5
%
(avec
30
% pour
faire
remonter
les
prix
et
2,5
% pour
les
faire
baisser.
Ce
résultat
est
conforme à la réalité.Ensuite nous avons utilisé la distri-
bution
de
P
pour
obtenir
des
réalisations
aléatoires
du
prix
qui
ont
montré
une
très
forte
variabilité
des
prix.
Avec ces
réalisations,
on a déterminé la probabilité
empirique
d'intervention
qui
est
de
l'ordre
de
26,9
%
et qui
se décompose de
la manière suivante
26,3
% d' in-
tervention à la hausse et 0,6 % d'intervention à la baisse;
ce résultat est également conforme à la réalité.
Le
fait
que
la
probabilité,
pour
que
le
prix
sorte
des
limites
autorisées,
soit
grande,Q~,8 % théoriquement
et 25,3 % de manière empirique,
est très important à signa-
ler.
En
effet,
nous
savons
que,
dans
ces
conditions,
l'O.l.C.C.
devrait prendre toute mesure utile d'accompagne-
ment
pour
réguler
le
prix
ces
probabilités
montrent
alors le risque pour l'O.l.C.C.
d'avoir des prix exception-
nellement
élevés
ou
faibles.
Evidemment,
par
complémenta-
rité,
la
probabilité
pour
que
l'O.LC.C.
intervienne
uni-
quement
au
moyen
de
son
stock
est
faible
en
d'autres
termes,
l'O.l.C.C.
très
souvent,
pour
intervenir
devrait
utiliser d'autres moyens en plus du stock.
Comme
conséquence
à
la
forte
variabilité
des
prix,
les variations
de
stock
nécessaires pour réguler les
cours
sont
parfois
très
élevées.
La
probabil i té
pour
que
tJ. B
dépasse
les
capacités
du
stock
régulateur
est
estimée
à
11 ,9::· % avec 11,8 % de
variations
positives
et
0,1
% de

---

-
126 -
variations
négatives.
Ces probabilités montrent vraisembla-
blement
les
limites
de
la
politique
de
régulation
basée
uniquement sur le stock outil.
Conditionnellement
a
l'instabilité
des
cours,
nous
avons,
sous
diverses
hypothèses
montré
comment
pouvaient
se
faire
des
prévisions
de
recettes
d'exportation
nous
.avons
également
estimé
l'offre
de
cacao
en
Côte
d' Ivoire,
estimation qui donne des résultats satisfaisants.
Le
modèle
que
nous
avons
obtenu,
contrairement
aux
autres
modèles,
permet
d'expliquer
de
manière
simul-
tanée
l'offre
et
la
demande,
par
conséquent
explique
la
détermination
du
prix.
Cependant
les
résultats
obtenus
peuvent être améliorés
dans
plusieurs
directions,
à savoir
la spécification des
équations,
la formation
des
anticipa-
tions
qu'on peut
rationaliser.
On songe également à
l'uti-
lisation de données désagrégées
(mensuelles ou trimestriel-
les), qui montrent mieux les mouvements de prix.
D'un point de vue plus normatif,
il
faudrait endogé-
néiser
la
marge
de
fluctuations
qui
est
la
base
de
la
politique
de
régulation
ce
qui
permettrait
d'avoir
une
marge
pl us
conforme
a
la
réalité
du
marché
car
une
marge
exogène conduit vraisemblablement à une politique coûteuse.
Il
faudrait
aussi
prendre
explicitement
en
compte
les
problèmes
financiers
pour
pouvoir
juger
de
l'efficacité
effective de cette politique.
Nous
avons
vu
que,
très
souvent
l'O.I.C.C.
serait
amené
à
intervenir
avec
des
moyens
supplémentaires
pour
réguler le prix
;
alors pourquoi ne pas inclure directement
ces
mesures
éventuelles
dans
la
politique
de
régulation?
Un
moyen
naturel
est
le
contingentement
qui
permet
dans
une
certaine
mesure
dl ajuster
l'offre
à
la
demande.
Mais

---

-
127 -
la
régulation
se
fera
plus
facilement
lorsque
les
produc-
teurs
tiendront
compte,
dans
leur
politique
agricole
du
fait
que
leur
production
devrait
être
fonction
des
capaci-
tés
d'absorption du marché
ce qui
ne
semble malheureuse-
ment
pas
être
le
cas.
En
ef fet,
certains
pays
pro jettent
d' accroître
de
manlere
significative
leur
production
(1);
Cl est
dire
que
la
poli tique
de
régulation
sera
difficile
a
mettre
en
oeuvre,
elle
devra
être
multiforme
et
être
menee
au moins
par
le
stock et par
les mesures
de contin-
gentement.
*
* *

---

A N N E X E S

---

ANNEXE l
-
DONNEES STATISTIQUES
(en milliers de tonnes)
Pi1ù
ïff"
oc
Q
•
• • • • • • • •
~ . . . . . . . e
_
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1950
·
160.0,)0
212.000
7i}f.COJ
9«(j.OOO
1 9 51
·
805.000
. Z52.COO
765.COO
1J17.·J0
1 952
·
6454 C JO
163.':00
734.i)OQ
e.97.0,)O
1953
·
8034000
17') • tJ:] 1)
7bl.COC
%6.0JC
1 ;] 54
·
78).0'JO
17F.CCO
761. (CO
''15 <;.O,JO
1 955
·
J07.COO
Z70.CGO
735. C:) 0
1005.1)0
1956
·
846.0'):)
308 • IJ) J
POt.ù00
1116.CO
1957
·
9024000
312. COQ
[:'H.COD
12 la. ,JO
1 958
·
llE.OOJ
215.J'JO
E 75. C'J)
1C90.00
1959
·
914.0J0
Z 59. G,) 0
870.GOG
1129.00
1 960
·
1042.00
3f5.'2i)0
Cf16.(O)
1301.O,)
0)
1961
·
1l!7.00
5S2.Cü0
iC'JO.OO
15G2.JO
N
1962
1129 .. 0)
5:JG.JJO
1Q95.0C
1b91. 00
·
1 963
·
llG4.JO
b16.C·.)Q
1 i44.00
1760.00
1 964
·
12Z~.·JIJ
G54.·:0J
11é4.,JO
1h3r.OO
1965
·
1493.00
f4S.JJ()
1.502.JO
2147.00
1 96S
·
1214. 'Jo
ot5.':'JO
1374.00
2 J'5 ). ) ,)
1 907
·
1337~OÙ
535.COO
13('7.08
2022.00
196R
·
134C.OO
572.C l)1
1403.0~
1<17:5.00
1969
·
l23C.OO
It :5 3 • CC')
136':t.,}O
l~ 02.00
1970
·
1421.JO
5JJ.::»')
1354.)0
1854.00
1 971
·
lltPL)·')
:>u7.~üù
1 415. C:)
1:;F4.0C
1 ~-.?
'1( .....
1 5 5 7 • 1) J
~)21.Cr)O
1515.-:;0
Z 1 3 6 • 1) .J
·
1973
·
13;-:4,.JO
I~JO.~J:')
1[,J3.]')
zee,:>. ']1)
1 r; Î 4
·
1 4.5 4 • ,) ')
32':).C:0
15::J 5. 'JO
lE34.()O
1975
·
1533.00
l, :; 3 • CJO
142).:)0
1·'362.00
1 9 ï 6
·
149:.00
II 12 • 0:) 0
1516.00
1921".00
1977
·
1:32(j.OO
315.CJÙ
1423.00 .
17.5(;.:)0
1 ')78
·
14f·~.JÙ
4.5 Z • ,n Q
1 37 1 . ) J
lé23.0G
1979
·
1465- ,) 0
472.0Q')
1425.)0
111Y7.0Q
1 9c 0
·
If) 0-4. 'J:)
rJ.50.CJO
It.45.JJ
2076.00
,
')
~
3
4

---

F2.
DF
p~ ~/DP
R~
0
.
,
•
. . . . . . . .
.. .A •
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
l 950
·
3'J.COOO
33.7 1)QO
1.15727
2).lCCC
0.
1951
·
51.1),)00
36.1 1)00
1. 3R965
H. é 00 1
o.
1 952
·
51.COOO
38.2eGO
1.3350f
32.5000
').
1953
·
48.COJO-
38.7'~ao
1.24031
34.7001)
o..
1954
·
fi,). 00)0
39.2COO
~.04Cf2
35.3000
,)
1955
·
5Z.CÙJÜ
/, ) • 2 C1] Cl
1.29353
3E: • ci 0 a J
o.
1956
·
3e.r:CJO
41.7S'J')
'J.91U7l
4C.3000
o.
1957
.
0
.
CV)
·
l,l,.C:JiJtJ
43.20)0
1.Q1f.52
42·0000
:)
1
19Sê
·
63.0)00
44.13000
1.-'i0625
ll3 • 1 r) 0 Cl
.)
1 '} 59
·
5 1 • ,} 0 Q 0
/,5. E 01)0
1.11354
45.9000
O.
1 9 E: 0
·
39.C:l00
f. o .4C.JO
oJ.E40S17
4f.OOOIJ
J.
~9bl
·
32.:000
47.6C00
0.672209
50.4000
O.
t ') 62
·
3e.cooo
:'9.1-)1)0
1).610998
53·2000
Q.
1 963
·
37.0000
50.,3COO
Q.735':56
56.ÙOÜ'J
J.
1 ') [, 4
·
33. CJOO
51.ECOO
0.637,)6E:
59.9000
'J.
t 965
·
24.CCO'J
53. G0 i) Cl
0.447761
63·COGO
1.)800'J
1 96&
·
35.CQQÙ
55. 70 ,) 0
O.62EJE-b
,)1.2.)00
,) .
1 967
·
4C.~C0:)
57.S0'JO
0.5')5652
7e.COGO
o.
1 9 SP
·
1,9.COJO
59.9::00
O.21fCSC
74.50'J')
i) •
1 96 'j
·
G4.,:COO
&2.]-:00
1.01749
79.00)0
.J • .
1 '} 7:)
·
47.CGOO
5G.7e,CO
J.70464f:
1:'2.0000
1. ccca,}
1971
·
37,),');)0
l').t\\CjO
0. 522~i9
Eo.2000
1. oocoo
1
1 9ïZ
·
4~.COJO
74.cC'J)
O.5f;)Z.SS
St.oooo
1. C ') J·')o
t 97.S
é9.CG'J)
30.6C,)0
1.1'}4Z2
9i;- • GQJ J
~
·
'1.
1 91 !I
·
1.36. G'JO
9ù.1eoo
1.5'H4S
lOC.Où)
'J •
1 975
·
l,)Q.t)oo
100.S'J0
1.00(1,')
lee.oo')
.
\\)
1970
·
152 • 0) i) 0
1}8.1Y)
1.4')E11
l'~6.0Jl
1).
t 977
·
3
.
<,) 7. 00')
Il7.CCO
2.623:;3
11C.o,J!)
()
1 97 P-
·
25'J.CJO
t2(I.fQ']
2 • ù 4 25';
t 1 5 • IJ G'J
ô) •
t 979
·
Z4S.JJJ
l :) 9 • l i )
l • 74 é ) If
119.30r:
O.
1 9(, 0
·
19Z.000
1 J r) • l JO
1 • Z2 1; é
12).200
-
1).
l
2
3
4
5

---

LP0F\\-'"A)
tUiE-1\\)
LPD~_{,)
•
• • • • •
il!
• • , .
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• •
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• • • • . • • • •
1 950
·
J.
Ù.
O,
1951
·
0.14606',
212.QCO
O.
1952
·
0.329049
252.()OO
1) •
1953
·
Q .• Zf f'rJO
163.COO
·0.
1954
·
').21:351
179.COG
o.
1 )55
·
<].71 3..S '5 ,)
198.000
Cl.
1956
·
Q.2573,71
27a.eco
0.146064
1957
·
- • ? 2 9 l :5 OE -1) l
3') 5. C'J 0
Q.32904)
195f
·
.1E' 34911::-')1
312. 'J'JO
O.2cF,99C
1 '159
·
J.34'J9Z7
215.CJO
0.2153G1
l ~ E: 0
·
o • 10751+'2
259.GOO
0.713350
M
1961
· -0.173/3R
335. Ct) Q
0.257377
1 'i62
· -0.39 7 097
562.ÇO:J
-.929150[-01
1963
· -O.4')Z662
596.COO
.1t 34)1E-01
1964
· -0-3J7':),'37
olo.GGJ
Q.340927
1965
· -'J.4::;~lt)3
654.COtJ
0.107542
1966
·
-) .8 \\;.3 4 'J 5
845. :'J8
- ü. 17 373 b
1967
· - a. 46 4552
685.JÙO
-0.397C97
l 96e.
· -:).352".)')5
6.35.COO
-0.492662
19E:9
· - 0 .2 \\j .) 0 5 6
572.C0J
-').307067
1 970
·
.173369[-01
433.CQi)
-0.450EF3
1971
· -0.358057
5aO.GGO
-0.<303495
1972
· -'J.64°~41
569.J:)I')
-0.464é32
1973
· --').5':;')5'U
:l21.CGO
-:,).3(,2'105
1 77 li
·
• 9'} l 37;" E - 9 l
4JO.:JO
-O.20Qé56
1975
·
O.~11135
32').000
.173369E-Ol
1 976
·
0.
433.COO
-0.350057
1977
·
O.34'}iJ24
412.COO
-0.648941
197 F
·
').)64674
315.GÙO
-0.53062b
1979
·
0.714217
432.C)O
.9j1377[-Jl
1 950
·
\\) .5575 1) ~
472.000
0.411735
1
.:.
3

---

R(SUL TS
cr CI1VAI?1-\\ NeE PROCEDURE
~kkkkA~~~*~*~Akkk~k~~~~~~~~~~~~
~f6IGHT:
NON[
NUM8ER OF D8SEHVATION5
AFTER
HEIGHTI'lG:
31
P~JDUCT-HOME~T MAT~JX CIVIDEC
3Y
NUMBE" GF
o:)st:r.Vt..TIO:JS
P .
Q
R
Pt~;--
*-1))
SI
•
_
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
a
.
p
·
1./,f:U53
17 lB. 0 l
ï9.6'193
1.35552
417.'201
430.516
Q
·
1718.:)1
• 2 7 4 4 2 II E h) 7
1 1:1 442 •
1675. f, 5
7300JO.
75f119.
C'J
(V)
I{;_
79.G"}}3
119442.
553?6f
71).10')9
30747.9
31810.6
·
p t-,l) .
·
1. .35552
1075.(:[..,
78.1GO:)
1.43473
4ù5.52U
435.953
STtf\\)
·
417.2iJ1
730000.
30747.')
4':;5.52C
2066J~.
2075')0.
sr
·
Il 3 J • 51 &
75Rl19.
31810.f:
43 5 .953
20759;).
219442.
1
2
3
4
5
6
ME:t\\~J
'j T'" \\1 0 Ail ODE: V1 A TTi] !'j
1-; J " TI~ UH
~L" X l VU I~
•
. . . . . . . . . . •
·e
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
..
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
• •
•
..
•
•
•
•
• •
•
.
p
·
1.11l54
).5'),3967
:).4 /17761
2.62393
')
·
1 fj·H • 39
4.51.033
b'17.COO
2147.00
1
st.
1
1
i~ .
:226
29.5377
29.1(00
t23.200
p (;-,11.)- ,\\ .
·
·
t.072R6
;).541437
0.
2.h23?3
ST-l-"')\\
·
414.000
190.833
1) •
845.000
Si
·
434.323
178.416
1G.5.8()O
l<45.COG
1
~
3
4

---

COVARIA~CE
MATRIX
p :
Q
fi
P \\,-li)
sr:tAf .
ST
..
"'-
·
.
"
p
·
0.253982
-~5.7097
3.5POf)
0.167321
-44.f357
-54.4390
Q
·
-65.7097
185791).
10034.1
-43.{)O7~
69250.4
646E7.(,
CV)
R
·
3.58089
10034.1
f<72.478
4.73858
2451'.85
Zl1é.ù3
CV)
p (-A.)
0.167321
-43.GOlé'
4.731:5f.
J.293154
-39.9322
-31.0147
·
Sr(~I\\)
·
-4 l•• 8J51
5;.125C,.4
245f.E'J
-3>;.:;322
.36417.1
2t7~)G."
Si
·
-5 .... 4316
646b?b
2118.03
-31.0147
28706.4
3tE3Z.4
1
2
3
4
5
6
C8R~ELATIO~
MATRIX
f
Q
1\\
P(-II)
STl--t)
ST
·
:-
.
p
·
1.0COOOO
-0.3·')2494
0.24,)554
0.613200
-0.466197
' -Co E05451·
1,,)
· -J-3J249 ...
1.00COO
1).7Rf.117
-.).1 fûeS5
<).E.42Q1e
!
C.f4115S'
R
·
Q.24Q554
0.7ô2117
1 • 0 a CCl,)
0.296294
:).436216
Ù • "0 i ? .)*'3
PE-A)·
·
i).61~Z'JO
-0.186855
Ci.296294
1.COO08
-0.366476
: -Co 321 J59
STé;\\)
· - J • l, 6;; 1? 1
0.ë42011:'
.). "3 Cl 2: 1 6
- ,). 3 é 6 t..l 6
1.')CCCi)')
0.é43125
ST
· -O.5Ù~451
0.841155
'l.lIOl/J)
-J.321059
0.843125
1.0(,:)00
l
?
3
4
5
5
-

---

R~SU~TS
Cf
COVA~I~NCC
PROC~UURE
.. k i t " .t .. 1: 6; .. lit .J< 1< If 1< le " kit Ir:: le Ir JI;.t "
"
"
Il " k ..
WEIGHT:
NONE
tJ: Uî1 g E fi OF
0 :15 En" ,\\ TIf) t~ 5 AFT EFW E J GH11 ~llÎ :
3 1
rRJDJCT-HCH~NT
MATRIX
CIVIDEC
dï
NUl"ëEH OF
OdSt:RVATJONS
'J
LP
TI ME
LPtA:.Y
• • • • • • . • • • te
.
Q
,
• 274424E+07
-1f,4.125
-4 J.5757
2/"· ,'l36.:J
~
r'"1
LP~(;)'.J··
-lë4.125
ü.12G5f·)
-.5-48 ç CI 2 E- 02
-2.54064
LP
.
- 4'j. ':757
- • 5 l, E. 9 0 2 E - 1) ~
O.lfiZ2Z3
o•4 9 ~6 3 3
TI k:
2 f:!b 3ti", ,)
-2.5406't
.').473€33
336.00J
l
2
J
4
;EAiJ
J H. j~ 0 Ar:. 0 iJ E: V1\\ Tl ·:1 ~.!
;0\\ 1 l\\ l 1" LI 11
;"Ii\\Xlt~UM
... .. .
-. '."
.
Q
1601.39
'dl.Cj3
H97.C1J0
2147.QO
L P(--,~
- . 751t: 3 Zt:-Ql
0.344613
-O. f03495
1).713330
....
LP'
• 14 S l~ 2 JE - 0 l
() • I t 33677
-0.6C3495
O. J64(,74
T l j~ t:
16 •.] 0) J
9 • 0') 2 12
1. OOCOO
31.0000
1
.~
3
,~
/

---

COV~~I~NCE
MATPIX
Q
LPr. b)
LP
-
TI HE
.............. -... ..... ... . .. .. .. .. .. .. ... . .. .. .
.
'.1
IF57JI).
-F,5.é514
-7'5. 1.574
3321).90
lI)
L P (- b)
-6'J.f:J14
J.l.1Ehf
-.453446[-02
- l . 3b Z :5 Q
(V)
L F-
-75.4574
- • (.5.5 4 !t 'J l - J.?
').1/lt',]75
'J. ;':f)h O·,]ii
r J i" E
332~.?0
- 1 • 3< ,::;"
O.26fC'J6
P2.6fJo?
l
~
.)
4
~
cn~~ELATlnN
HATRJX
(J
L F
LP
.
1
TU~E
........ ......................................................
II
.1.uOCJ0
-J.44.n25
-0.403(09
J.b473f3
r l ~'; r.
-J.443325
l.·)OGJO')
- . )C~4f)f't:-'Jl
-).4 /,116-)
-
~
-O.4ù3bG9
- . 30~4ùFE.-Jt
1.û')C'Jo
.67%:J ll;:-ùl
L P.
Ilf(,)
• () "( ') E
Lr
,) • b 4 7 3 tl 3
-ù.4 ldlE9
~} 4 E- r 1
1. <'CCOG'J
r
'?
.3
4

---

Fi1UCI
ùsei
. . . . . . . . '. . . . J • .... • '. . . . . . . . . . . . . . . .
l ?5 0
·
O.
O.
1951
·
1) •
O.
1 952
·
J •
o•
1953
·
.
:)
.
,)
.
1 954
·
;)
0.
1 955
·
O.
o.
1956
·
Q •
J.
1957
·
7?.G:FJO
O.
l 958
·
46.COJCi
o•
1 95')
·
50 .~ooo
O,
1 96J
·
62.C')ùc)
o.
\\.Cl
1.961
·
94.(000
o.
rvl
1962
eZ.CJJo
tJ •
·
1963
·
103. 'JJ J
O.
l 964
·
?9.C-JOO
o•
1') 65
·
146 • OOJ
1.')'lGOC
1966
·
113.000
O,
1 9 b 7
·
15').OGO
(1.
1 96f
·
147.000
1) •
1 969
·
145.0)1)
ü.
l ) 7')
·
18t.CI)C
o.
1971
·
18,j.:J·)O
1 • 1) ;) C,) C
1972
·
2~6. CJCJ
Q.
1973
·
ItlLOOO
Ü.
1974
·
2'1').000
Q.
1975
·
242.000
O.
l nG
·
2.31!'JOO
0.
1917
·
2 3i) • 0 JO
O.
191P
·
5,)4.;)00
l.cocao
1 n"}
·
312./;')']
.
()
1980
·
373. 1)0,)
1. J()CO~
1
3
"

---

ANNEXE II -
RESULTATS ECONOMETRIQUES
-
Hl
fULL
INFORMATION
~AXIHUH LIKELIHOOD RESULTS
.***.*.* •• *.* ••• *A.~kA•••••• A.AA ••••• AA ••••
2
STOCHASTIC EQUATIONS
o
ID6NTITIES
11
PARAHETERS
24
OBSERVATIONS
,
EQUATIONS:
QEQl
PEQ5
ENDOGENQUS 'vARIABLES:
Q
P.
LOG
OF LIKELIHOOD FUNCTION
~
-136.4BO
CO V AR 1 AN CE MAT RIX
0 FUN TR ANS F O!~ M~ Ll
Il E SI 0 U AL S
1 j
r-
......... .......................... ,.
M
..-
1
7002 .. 75
-1.01134
2
-1.01134
.427206E-01
l
2
1 •
RIGHT-BAND
ESTIMATED
STANDARD
T-
VHTABLE
C OEF F1 Cl DJT
EI1RDR
STATISTIC
fil)
730.511
65.4927
11.1541
ci'
32.7266
77.4532
0.422559
cJt
27.4519
4.C429Q
6.79C15
~~
,
'2 I l • OE 1
90.9569
2.32066
1
1
J-C
2.52501
1.G6522
2;-37042 :
~t
).359061
0.270313
1.32832
-.237827E-02
.6tC051E-03
-3.49718
i
~'1.,.
.205847E-O 1
.558076E-Ol
O.368E51
\\(.')
J.3950Z6
o.4E3710
0.l\\51882
~"1
.3:)0370E-01
0.211908
0.14174&
\\ k3-
--_,. l 4 8 6 ç 8 E - 0 2
.144170E-02
1.03141

---

ESTIMATE
Of VARIANCE-COVARIANCE MATRIX Of ESTIMATED COEFFICIENTS
El
E2
[3
E4
G 1
K
h
• • • . • · • · i4ii • • · • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
4289 .. 30
-3136.E2
-250.079
931.1'107
-8.60229
-1.lI7414
-3136;52
5999.00
192.255
-1011.94
17.2419
2.51916
-250.0~9
192.255
16.3450
-68.S87S
().237l81
0.138296
931.:H07
-1011.94
-68.5875
8273.16
9.67147
-7.77976
-6.80229
17.2419
0.237281
9.67147
1.13469
-.345044E-Ol
-1.~7414
2.51916
0.13829E
-7.77976
-.345044[-01
• 730691 E -,0 1
-.38316CE-02
.738402[-02
.2GOC20E-C3
-.353902E-O l
-.390440[-03
-120860[-03
0.362ZHl
-0.345146
-. 25612E'E- 01
-0.5457~9
-.3C1397[-01
.928699[-'02
-2.20657
-8.72110
O.2f9E41
-1.3300e
-0.33013e
.450730~-01
-1.22127
2.3177&
.93331EE-Cl
2 • 3 366 a
0.115986
-.331424[-01
.14Qi1'59E-01
-.366860E-01
-.58582CE-03
.552446[-01
-.250430t:-03
-.267267E-03
1
2
3
4
,
5
6
Cl:)
(2
G3
G4
G5
G6
M
. --
_
.
-.383160E-02
0.362218
-2.20657
-1.22127
.140759E-0 1
.738402E-02
-0.545146
-8.72'110.
2.31776
-.36686ùE-01
.200020[-03
-.256128E-01
O.2t:9641
.9333teE-,Ol
-.585820E-03
-.]53902E-01
-0.545729
-1.33005
2.33660
.55 2446E-0 1
- .390440E-:)3
-.301397E-01
-0.33013fl
O. 11898 6 '
-.250430E-03
.12Ct:'60E-03
• 92f: 699[-02
.450730E-C1
--33142"E-01
-.267267[-03
• 46 2 4,7 0E- 0 6
.2534EOE-04
.106827E-03
-.96734SE-04
-.679311E-06
.253460E-04
.311448E-02
.107124E-Ol
-.111577[-01
-.354520E-04
.106ez7E-03
.107724E-01
0.215027
-.454315E-01
.145684E-03
-.%7345E-04
-.117577[-01
- • 454 3 1 SE - 0 l
.449050E-01
.122987[-03
-.6ï9311E-OE
-.354520[-04
.1456P4E-03
.122987E-C3
.207850E-05
7
e
9
10
11
EQUATION Q8Ql
kk*k~~.ka*kkk.kakk
SUM Of SQUARED K[SIDUALS =
168066.
SUM OF RESIDUALS =
.20328bE-1e
DUR8IN-W\\TSON STATISTIC (~DJ. FOR
0 GAPS)
=
1.0871
EQUATION PEQ5
k k . l r k k . " ' k l r ..... '*kk .. k:lrkk
SUM Of S(;UAREC Hë:SlùUALS =
1.02529
SUM Of RESIDUALS =
.317729E-06
CUR8;~-W~TSON ST~rTSTIC (ADJ. FOR
0 GAPS) =
1.9635
"

---

H~
fULL INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD RESULTS
_~~_~~k~~~~_*~~~~~~*~~%~k~*~**~~.*~*~kkkk**
2 srOCHA5TIC EQUATIONS
o
DENTITJES
12
PARAMETEHS
24
OBSEf<VATIONS
EQUATIONS:
Q[Q2
PEQ5
BNDOGENOUS VARIABLES:
Q
P
LOG OF LIKELIHOOD FUNCTION =
-132.7e5
COVARIA~CH MATRIX OF
UNTRA~SFQRHED
RESIDUALS
(j\\
IV)
....... ........................
1
5204 •.195
2.25156
1--
2
2.2~1.56
.430752E-Ol
l'
2
RIGHT-HAND
ESTIMATED
STANDAF!iJ
T-
;
VAi~ 1 ABLE
:OEFFICIENT
ERRDR
STATISTIC
:1L.~o
427.093
241.543
1. 72533
. ~ ~
-).307642
0.2€4E82
-1.08065
(0( li
113.96C
139.092
0.819310
"~
22.5300
3·f.2C20
5.R97'S9
191.5t4
104.e7b
1.82674
d(.,p
2.70228
1.349e.7
2.00188.
,p'\\"1-
).360042
Q.3f4226
0.988512
\\\\~
-.250961[-02
.6S4445E-03
-3.75783
\\\\t.
.253759E-01
.575230E-01
0.441144
$<..-
).392124
0.639A55
O.El2P32
7
.185425E-01
0.222741
.832471)(-Q1
'K~
~'?
.167291E-02
.2~1341'E-02
0.723112

---

E5TIMATE
Uf;
VARIANCl-CUVAHIANLt.
MAI/(111
Ut
t.:.JIJM",t.U
L.ULf
i
.. l..lr.... I ...
Hl
J
HZ
H3
H4
G l
............
.
'
H 1
·
6127.1.:7
&fl.5455
-32169.3
75.&973
3518.79
-157.442
J
·
68.5455
.810440E-01
-34.1021
J.329344
3.84161
-0.l64976
H2
·
-32l69.3
-34.1021.
1934E.6
67.é535
-R6I.OU
97.2082
H3
·
75.6973
0.329344
67.P535
14.5939
-33.3172
O.3E4212
H'4
·
351B~'79
3.84161
-B61.0l?
-33.3172
10999.3
24.0400
G 1
·
-157.4/.2
-0.164976
97.20fl2
0.3E4212
24.0400
1.fl,2215
K
·
-42.6075
-.383753E-01
27.0421
0.54617ll
-13.5755
• 74e. 975E-01
G2
·
-.6.33344E-01
-.9240E.3E-ü4
.433512E-01
-.274756E-05
-.271722E-01
-.266489E-03
G3
·
() .504:231
.!l0112[-05
-0.630329
-.3631C1E-ù1
-1.06774
-.3B2501E-Ol
'G 4
·
20.E3S9
.376RR6E-OI
-9. <16970
1.04495
-28.9375
-O.4ee345
G5
·
-3.23294
-.147lt99E-02
3.26787
0.135729
4.66276
' 0.157494
G6
·
'J .47 a6 0 9
.521155E-03
-0.260é65
.227023E-03
.233862E-01
-.159019E-02
1
2
3
4
5
6
K
G2
G3
G4
G5
G6
G
'<j"
·
_
-
.
.- Hl
- 42'.60'75
-.533344E-01
0.504237
ZO.6359
-3.23294
0.470609
1 J
-.363753E-Ol
-.924063[-0 1•
• 17:) 11 2E - 0 5
.3768EEE-01
-.147499E-02
.521155E-03
HZ
27.C421
.433812E-01
-0.630329
-9.96970
3.267R7
-C.260865
H3
0.546175
-.274756E-05
-.363101E-01
L 04495
0.l35729
.,227023E-03
H 4
-13.~7:55
-.271722E-01
-1.C6774
-Z8.937c;
4.66276
.233862E-01
G 1
, .74P915E-1)1
-. 26f, 489E-03
-.3f250n:-Ql
-0.48B34:
0.157494
-.159019E-02
K
0.132651
.173019E-03
.7B22l4E-02
0.113103
-.277257[-01
-.556294[-03
G2
.173019[-03
.482253E-Oo
.260435E-04
• le641éE-0 3
- • 99063 3E - 04
-.104369E-05
GJ
.78221 /.E-02
.260435E-04
.330f90E-02
.139637E-01
-.127363E-01
- • 2 ~Z 1 4 5 E - 0 4
G~
O.1l3'J03
• t80 4l6E-ü 3
.139637[-01
0.409415
-.6U073E-Ql
.257655E-03
G5
- • 27 72 5.:r E - 0 1
-.990633E-04
-.1'7"363E-01
-.&13073(-01
.496134[-01
• 7 9 9-5 9 9 E - 0 4
G6
-.556294E-03
-.104369[-05
-.272145E-C4
.25765'5E-03
.799599E-04
.535220E-05
.7
8
9
10 \\
11
12
EQUATION
CEQ2
*******"'.********Ir
SUM
Of
SGUAREC RESIOüALS
=
124919.
SU M 0 f
RES'1 0 ü AL S =
• :3 C722 9[ - 0 5
OUR8n-w~TsON STAT1SrrC (ADJ. fùR
0 GAPS)
-
1.7339
E<;lUATICf\\
P2l;;'j
k
...... ,. Ir .Ir A'" A .. Ar A ... ~ Ir.t Ir Ir
SU~ Of SQUARED RESIDUALS =
1.033A1
SUH
OF RESIDUALS =
.979579C-08
DURBI~-WArSON STATISTIC
(ADJ.
FOR
0 GAPS)
=
2.061t
--_·~'~-'''·,_·.,~''''''.......··"",....·''''~'--~--,.·>'':'f''I-...:-l''..,.,..,. ...'''''''''_.•'''',•.,'''':.••~,._......""'\\"".",..">:.,..,'''''''.....,'>'''.•_'''''''!'~.....-:.•'.•~'...!_..,...,._..,~..-_'''''"'!''-"~.""",",_~
_ _
. -'l'i.-""'1""'..._._,.
~"";,.,.."'__.~_~,.,.,...~_._""'.,.........,_...
.........__~_ _....._ _,•.,'__.~~~
,
._._~__ .__ ..._.. .__"

---

._.~;;-;~~
,"Wi1H'iAi":RIMt;,
*
6 ' N H I r
_ _ .
-$ll"l'rT'è
i l
et
X ; ' ·
j
" ' ....- ..
"+if~l
_ t
c.....
7hk4/
ft
cie'!"'
b
iet
"'$-\\
h
l . . . .li.:w;-+ ...-ii+'·"'W
'Mtt
h'
. tU
FULL INFDRHATION
MAXIMUM LIKELIHOOD RESULTS
~kkkk~kka*k*~~~*k*************************~
2 ST 0 Ctl AS TIC EQUA TION S
o IDENTIfIES
I l
PARAMETERS
"
240rlSERV<\\TIONS
EQUATIONS:
QEQ2
PEQ4
DOGE~OUS
VARIABLES:
Q
PCf
LOG Of LIK8lIHOOD FUNCTION =
-133.574
COVARIA~CE ~ATRIX OF
UNTRANSFORMED RESICUALS
<;;l'
..........
.
~
1
52t1;;34
2.91725
2
2.91125
.4653E9E-01
1
2
RIGHT-HAND
ESTIMATED
STAt\\UARD
T-
VJ\\.~ l A!3 L~
COEFFICIENT
ER ROR
STATl5TIC
Hl
425.254
20'1.412
2.03071
J
-).306724
0.2~1342
-1.32555
H2
119.215
l1S.74&
0.995565
H3
22.6976
3.4602b
6.55947
H4
192.203
91.4246
2.10232
FI
\\
2.73063
0.779548
3.50284
F2
-.303&46E-02
.5~2959E-03
-5.69736
F3
.232300E-02
.555220E-01
.418392E-01
F4
~.126955
0.240683
0.527476
F5
).105906
Q.2CEE34
0.52150&
F&
.2& (, 08 7 E- 02
.153120E-02
1.73777
'P-.·........~·.-"'_~_~I~~"~,
h.'
."'-""".
,&
....,.,_,..._~..,~_..
....•••••~."' __ ~I
)
.!jiI!
0.
Nf'
.1'
no-.~«,~,(t_""_.4l1',•.. II',,,,:~.A._'I'l"""'i .. 'i"';'!'<>
_

---

, . , d...... _ _............~;~~"""'''''''''.'~"..
... -...~'
...."'''''
%W'~
-f·· ....
. . ...,i..i'.... ~
,',,/"
(
k'
"""'''""",,"~ '* ')h"&,"
'" ·1"
ri!
+...1',(
ft"··I_
t
-..",
ft"
S·M.....
.,.;.
ESTIHATE or. VAR[ANCE-CO~ARIANC[ MATRrX OF ESTIMATED COEFFICIENTS
h 1
J
112
H3
H4
FI
.
,
·
-
.
,.
Hl
43853.3
46.7401
-23057.6
- 75 .6173
635.301
-57.5160
J
46.7''()1
.535193E-01
-22.9tOf:
0.122349
2.01185
--44C741E-01
H2
-23057.6
-22.91301)
14339.0
130.605
946.3&2
35.4678
H3
-75.iq;73
0.122349
130.605
11.9736
57.2129
1.32224
H4
635.301
2.01H5
946.362
57. a Z9
fl358.46
-0.761192
FI
-57.5160
-.440741E-Ol
35.4E7E
1-32224
-0.761192
Ç.607695
F2
-.609559[-01
-.713725E-04
.312682[-01
-.304&27E-ù3
.17261B(-02
- .. 117377[-03
F3
5.4C659
.439779E-02
-3.29BI4
-.988374E-ol
0.333026
-.292381E-01
F4
3.450'18
.161068[-02
-1. 38729
-0.16.3633
-2.52117
- .. 395745E-ot
F5
-18.73:86
-.146219E-Ol
11.4921
0.3é3565
-1.10348
C.I09Z48
Ffi
Q.23P.562
.251522E-03
-0.1277P.5
-.767715E-03
-.124B56E-01
~.40GZE1E-03
1
2
3
4
5
6
F2
F3
F5
F6
N
F4
'<l'
·
.,.
-
"
.
Hl
-.609559E-01
5.40659
3.45098
-lB. 7386
0.2385&2
1
J
-.713125E-04
.439779E-02
.16106f.E-02
-.146219[-01
• 25 152 2E - 03
H2
.312682E-Ol
-3.29814
-1.3E729
11.4921
-0.127785
li 3
-.304621E-03
-.988374(-01
-0.163633
0.383585
-.767715E:-03
114
.112618E-02
Q.333026
-2.52119
-1.1034.9
-.124~56E-Ol
F 1
-.1l7377t:-03
-.292381(-ûl
-.395745E-01
0.10924e
-.400261[-03
F2
.2e40-45E-OE
.302999[-05
-.302113[-04
-.1557'7E-04
-.644966E -06
F 3
• 3a2~H 'JE-OS
.306210E-02
-.14960'1E-02
-.115512E-01
.235381E-04
F 4
-.302113E-04
-.1 /+9609[-02
.5792e4E-Ol
.361512E-02
.166293[-03
F5
·...
-.155727[-04
-.115572(-01
• 36 15 1 2E - 02
.436116E-01
-.790168E-04
F6
-.644966E-06
.235381E-04
.165293E-03
-.79C16PE-C4
.234457E-05
1
8
9
10
11
[QUATION Q(Q2
***** •••• *~******~
SUM OF S'U~REC R(SIDUALS =
125072.
SUM OF RES1DUALS =
.566233(-04
DUR8I~-w~rsON STATTSTIC (ADJ. FOR
0 GAPS)
=
1.72PP,
EQUATIONPEQ4
*****.t*.*~**.***~
SUM OF SCU~RED RE~IOUALS
=
1.11693
.~UM or RESdDUALS =
.794093E-21.
DUROI~-kATSON STATISTIC (ADJ. FaR
0 GAPS) =
1. 85 00
-~'~';'~.'''''''''."".....,..,,-...."-~~
ft
M i l
• . •(14 "l'''!'_
J
4..
'l'I.,~'''-
>
;::
,,;:,oN
"#"
4.'..h..'
4·.
!
""""'I!I'i
_".,
M
, .. {
-,.
'''''~~''
~~.
,I'
.I.W.~

---

fULL
INFORMATION
IHXU1UM
LIKELIHOOD RESULTS
• • • k~~. ~~ • • • • • • • • • ~*.~.~~************.*****
2
STDCHASTIC
EQUATIONS
o IDENTITIES
10
PARAMETERS
24
OBSERV,\\ TIONS
EQUATIONS:
QEQl
PEQ4
ENDOGE~OUS VARIABLES:
Q
per
'L q GDF L 1JÇ E LI HO 00 ru NeT ION =
-1.n.329
COVARIA~Cf PATRIX OF
UNIRANsrORMED
REsrCUALS
......... .,. -
.
("")
"'"
t
7002.46
0.lt770S
2
0.1171'05
.457007(-01
1
2
RI GHT-HAND
ESTIMATED
STANDARD
T-
VAi~ r A8 L E
l:OEFFICIENT
ER ROR
STATISTIC
Et
729.470
E5.5599
11.1268
EZ
3/h9655
76.3514
0.457954
.(3
27.5104
4.04777
6.79644
E4
211.862
1Cl. Ld l
2.08915
FI
2.61731
0.610674
4.28454
1
FZ
-.2B0463E-02
.51e981E-03
-5.40411
F3
-.237356E-02
.431SB4E-01
-.549965[-01
F4
).136404
0.217034
0.628490
F5
).119551
0.lE1605
0.73H75
F6
.235359(-02
.lC3C90E-02
2.28304

---

ESTIHATE
OF
VARIANCE-COVARIANCE
HATHIX
OF
ESTIMATED
COEFFICIENTS
..............................................................................................................................
E 1
E2
E3
E4
F l
F2
,.
.
E 1
4298.11
-3400.32
-253. C92
1345.62
-10.1997
-.:442577E-02
E2
-340C.32
5829.54
217.2 1i9
-tl46.1~
1.49795
.111 2777 E - 01
E3
-253.092
217.249
16.3844
-lC5.534
O.722lt91
.21528EE-03
E~
134~ .. 62
-1146.15
-105.534
10284.1
-1. 99857
-·1246022E-01
F 1
-tO.19'7
1.4$795
0.722491
-1.99857
0.373167
·.171563E-03
F2
-.44 2.577E- 02
.112777E-01
.215286E-03
-.246022E-01
-.171563E-03
_:269341E-06.
F3
0 .. 949489
- 0.608340
-.6<;1874E-01
1.36516
-.14 0886E-0 1
.390445E-05
F 4
1.66399
-3.26664
-0.120E51
3.68469
• 126ltZ 2E -02
-.427724E-04
F5
-3.47964
2.15958
0.259122
-4.51921
.529743E-01
-.le1327E-04
F6
.187003E-01
-.268722E-01
-.117780E-02
.380946E-0 1
.357363E-04
-.437028[-06
1
2
3
4
5
6
F3
F4
F5
F6
..-
.
E1
0.949489
1.66399
-3.47964
• UJ70G3E-01
:\\ E2
-0.60B340
-3.266E4
2.1595E
-.26E722E-Ol
.... E3
-.691874[-01
-0.120851
0.259122
-.1177&OE-02
Il E 4
1-36516
3.68469
-4.51921
.380946t:-Ol
r 1
-.14C~86[-01
.126422E-02.
.529743E-01
.357363[-04
I F2
.3904.45E-05
- • 11 27 72. 4.( - 0 4
-. lE 1327E-04
-.43702f[-06
iF3
.1862&5E-02
-.275846E-02
-.G9450CE-G2
-.896321E-06
1
F-4
- .275846E-02
.471038E-Ol
• <;14049E-02
.129835E-03
\\F5
-.6945.o0E-02
.914049E-02
• 261 16 2E - C1
.7E9621E-05
! F 6
-.89{;321E-06
.129R35E-03
.7t<9P21E-05
.106276E-05
-7
8
')
10
EQUI\\TI01\\
~E1IH
~~~k~_~~fa:~:.:r~~~k~~~
SUM OF S~UAREO
~ESIDUALS =
.
168059.
SU~ OF RESlDUAL5 =
-.216t40E-1é
DURSIN-WATSON
STATISTIC
(ADJ.
FOR
C GAPS)
=
1.0é42
EQUATION
PEQ4
~~~~.~k~*~.~k*.~~.
SUM
or
SQU~R[D R~SIDUALS =
1.09682
SUM
JF
RES10UALS =
-.110e42E-ZO
OURSIN-WaTSON SrATISTIC (ADJ. FOR
~ GAPS)
=
1. 7562
1

---

"
.. " ) '
",r
_ _.._ _~ ~ _ .
_ _ ~
... ~....
"'.._._,~,~'"
tW·e'-;'XI
*'
K
·.lOiblllol>'...· ' b · ......
dM
....
H " ' u & '
*'~"_"""'_,,
~~"'d6
...
" ..
0;,
~_"",,UO...__...~
H5
fULL
I~FORMATION HAXIMUH LJKELIHOOD 'RESULfS
A~A • • • ~kkkkkkAA~kk~~kkkkkkk~Akk~.~kkk~k.k_.
2 SrOCHASTIC EQUATIOt\\S
o IDENTIfIES
10
PARAMEfERS
24
08SERVA T IONS
EQUATIONS:
QEQl
PEQ5
ENDOliENOUS VARIABLES:
Q
PDF
LOG OF LIKELIHOOD FUNCTION =
-137.414
1
Lf)
CO" AR l ,A f, C[
MAT RIX OF
U N1R ANS FOR :1 E D RES 1 CU AL S
'<!'
..
... .. .. ..--
.
1
7002.85
0.590634
2
0.5;0634
.460718[-01
1
2
RIGHT-HAND
ESfIMATED
ST ANDAR D
T-
VA~ 1 ABLE
COEFFICIENT
ERROR
STA TISTIG
[1
728.72(\\
63.7704
11.4274
E2
36.6152
72.9002
0.502264
E3
27.5545
3.ee357
-
7.09513
[l,
212.182
123 .153
1.72291
Cl
2.66864
0.554871
~. fl0948
K
-).200844
O.3E~075
-0.524294
1
G2
-.Z985BfH-02
.5E730flE-03
-5.26309
,
G3
-.292162E-02
.492541[-01
-.593 17 4(-01
G5
).125643
0.171:761
0.7028S/î
Gô
.269462E-02
• 1,2299[-02
2.20331 J.
l,
......~""""'--~~~.,-..... ...."""'.~.~ .. ","""
~.._"
___,.·.1
1."
,:;
,""'f .. "
"""
1'1""'1)• ._ " "
. ; ;
M'fi
; .. ;
li"'
;'$""""""~,~~_ _~_,_",,_~_._.__'_',:,'
:,,,

---

ESTlr1ATE OF VARIANCE-COVARIANCE MATRIX OF ESTIMATED COEFFICIENTS
El
El::
[3
E4
Gl
K
.......... -
.
~
E 1
4066.66
-2990.49
-235.403
1576.92
-7.38815
3.13535
E2
-299C.49
5314.45
186.273
-335.782
-2.67360
-0':857107
E3
-235.403
188.273
15.0€21
-117.346
0.520092
-C.122562
E4
1576';; l} 2
-335.782
-117.346
15 166 • 7
-9.34583
16.é74é
G 1
-7.38B:.l5
-2.67360
0.520092
-9.34583
O. 307~82
-.-423072E-01
K
3.13535
-0.857107
-C.122562
16.[,748
-.423072E-01
0.146747
G2
-.335778E-02
.94-4823E-02
.183757E-03
- . 155089 E- 0 l
-.179916[-03
~~ E2 9 1E. 2 E -'0 4
G3
1.04645
-0.415776
-.686197E-Cl
3.42856
-.149505E-01
.122735E-01
G5
-3.71104
1.33169
0.249144
-11.6565
.561957E-01
-~425421E-Ol
G6
.110267E-01
-.182181E-01
-.77690 EE - 03
.442-461E-02
.147969E -03
-~2E1013E-03
1
2
3
4
5
6
G2
G3
G5
G6
.. _
-_
.
1
El
, -
-.33~77eE-02
1.04645
-3.71104
.110267E-01
IJ:)'
E2
.944823E-02
-0.415776
1.33169
-.182131E-01
~ E.3
.18 3151E -03
-.686197E-01
0.2-49144
-.776906E-03
E4
-.155089E-01
3.42ES6
-11.6565
.44246lE-02
G 1
-.17g'916E-03
-.149505E-Ol
.561957E-01
.14798?E-03
•
K
.8291'BZE-04
.122735E-01
-.425421E-01
-.2R1013E-03
G2
.321836E-06
.S8C638E-05
-.255754E-C4
-.600691E-06
G3
.SeC838E-OS
.242597E-02
-.877355E-02
-.12901 EE-O[,
G5
-.2551..54E-04
-.e77355E-J2
.319553E-1)1
.519319E-04
Go
-.600691E-06
-.129016E-04
.519319E-04
.149570E-,]5
1
8
')
10
EQUATION
QEQl
********.*~*******
SUH OF S~UAREO
R~SIOUALS
=
168068.
SUH OF RES1DUALS =
.121973E-18
DURaIN-W~TSON SfATTSTIC (ADJ.
FOR
0 GAPS)
=
1. 0824
EQUATIOt\\ PEQ5
***** •• ~.********~
SUM OF SGUARED RESIüUALS
=
1.10572
SUM
OF RESIDUALS
=
.296916[-06
DURaI~-W~TSON STATISTIC (ADJ.
FUR
a GAPS)
=
1.5ge9
','

---

H6
fULL
INFORMATION
MAXIMUM LIKELIHOOD RE5ULTS
k_k_k __
kk_.
k*k~*k_k_.k_~~_~_~_k_k_._*.
2 srOCHAsTIC EQUATIONS
o IDENTIfIES
11
PARAHETERS
24 OBSERVATIONS
EQUATIONS:
QEQ2
PEQ5
ENDOGENOUS VARIABLES:
Q
por
LOG Of LIK6L1HOOD rUNCTICN =
-133.520
COVAR1A~CE
~ATRIX
OF
UNTRANSrORMED RESICUALS
r-
""
..................................
1
521B~59
3.9644B
2
3.96~4B
.476532E-01
1
2
RIGHT-HAND
ESTIMATED
STAND AR 0
f-:
VA~JA8LE
COEFrICIENT
ERReR
STATISTIC
Hl
4L?lj26
L51.40L
2.77030
J
-).313727
0.170483
-1.84023
HZ
121.971
92. C707
1.32475
H3
22.6615
3. 29 150---
6.88467
H4
190.339
97 .. 4524
1.95315
Gl
2.75065
0.6C5009
4.54646
K
-).206893
0.421991
-0.490279
GZ
~.325Be8E-02
.5é0213E-a3
-5.61'670
.
.
G3
.344991[-OZ
.543206(-01.
.635)01E-01
G5
) .109""0
O.2COll84
0.54"791
G6
.. 314195E-02
.1~'1679E-02
2.24941
:,,~: i:

---

EST 1 HAT E tJ F
VAB l AN Cl - C UV1\\ 1"' 1 '" t~ l, t.
1"\\ 1\\ 1 1\\ l
A
V t
L.:l 1 1 Il'' 1 ... U
.... U L I '
• l, •
L.. , . 1 ,J
1
H l
J
HZ
H 3
H4
, G l
. -_
-
.
Hl
22922.3
2~.IB53
-11948.7
-30.2P96
2295.09
-12.058e
J
24.1653
.290644(-01
-11.0378
0.158106
4.59644
-.554054E-02
H2
- 119 4t_l
-1l.0378
8477.02
le2.591
634.391
5 ~ 5,2 il 00
H3
-30.2t:76
0.156106
102.691
1::>.(:340
100.632
0-577678
H4
2295.09
4.55644
634.391
10C.f>32
9496_96
·6,.7'586 e
G1
-12.0568
-.554054E-02
~.52P.OO
0.577&76
-6.75888
0.366035
K
24.9129
.322197(-01
-10.8246
0-3457'12
13.3467
-.~13272E-Ot
GZ
-.188983[-01
-.153077E-04'
• 15 3 9 BOE - 0 1
.254469E-03
.146758E-01
-.172114(-03
G3
3.90409
.354121E-02
-1.94846
-.437615E-01
1.08932
-.200054E-01
GS
-13.3118
-.117990E-01
6.55308
0.172289
-3.92925
.750642E-01
Go
• 4e 7 354E-01
.281123E-04
- • 393 H f.[ - 0 1
-.150896[-02
-.398103(-01
.496439E-04
1
2
3
4
5
6
K
G2
G3
G5
G6
1
..-
-
.
<Xl H 1
24.9129
-. 1ee 953E-01
3.90~09
-13.371f.
.4b7354E-Ol
~J
.322197E-01
-.153077E-04
.354121E-02
-. 117990E-0 1
.261123E-04
H2
-10.8246
.1539~OE-Ol
-1.94P.46
6.553Gfl
-.393HBE-Ol
H3
0.345772
• 25~4e9E-03
-.437é15E-Cl
O.1722E9
-.150896[-02
H4
13.34.67
.146758E-01
1.05932
-3.92925
-.398103E-01
G1
- .4132.7 2E-01
-.172114(-03
-.2COC54E-C1
.75Cé42E-01
.496439E-04
K
0.1780?6
.107210E-()3
.13lJ333E-01
-.475405E-01
-.32009fE-03
G2
.1C7210E-03
.336647[-06
.933G79E-CS
-.382179E-04
-.714718[-06
G3
.13éJ33E-01
.933079(-05
.295072E-02
-.lC6RCltE-01
-.892213E-05
G5
-.47540~E-Ol
-.362179E-04
-.108E04E-01
.403545E-01
.390292[-04
G6
-.32CO'}8E-03
-.71471EE-Of>
-. e 9 2 ~ 1 3E - CS
.39C292E-04
• 195 10 2E - 05
.7
fi
9
10
11
EQUATIOI\\
QEl;;2
'" '" Ir It * lt '" '" lt lit '* lt '" '" Ir" Irlr
SUM Of SCUARED ~E5IDUALS
=
125246.
SUH OF RES'IDUALS =
.644760E-03
DURdl~-ft~TSON STATrSTIC (ADJ. FOR
0 GAPS) =
1.7421
EQUATIO~ PEQ5
Itltlr*****lt • • • • *lrlr**
SUM OF SQUi\\REO RESIOUALS
=
1.14368
SUM OF
RE51DUALS'=
•.3E9'J87E-06
. . .
_
OUR8I~-H~TSON SlATISTIC (ADJ. FOR
0 GAPS)
=
1.6892

---

H7
FULL INFORHAITO~
MAXIMU~
LIKELIHOOO RESULTS
ak.k*.~~.~~* •••• k*.*~.~•• * •• kkk**** •• ******
2 SrOCHASTIC EQUATIONS
o IDENlITIES
10
PARAMErERS
24
03SERV~ T IONS
\\
EQUATIONS:
Q[Q2
PEQ4
f~DOGE~OUS
VARIABLES:
Q
por
LOG or LI~8LIHOQO FUNCTION =
-133.900
0'\\
~
COVARIA~CE ~ATRIX Of
UNTRANSFORHED HESICUAL5
..-
-
.
1
5208.86
3.23948
2
3.23914b
.481808[-01
1
2
RIGl-iT-HAND
ESTIHATED
ST ANDAR 0
T-
V".~ l ABLE
COEFFICIENT
[RHOR
STATISflC'
1-11
426.517
le G. lid
2.367&6
J
-).305707
0.2C3778
-1.50020
H2
117.863
104.276
1.13031
113
22.674p
3.,5232
&.97163
H4
192.750
l'fl.3947
2.1'5056
fi
2.98411
0.767563
3..85778
F2
-.317463(-02
.51 flé 12E -03
-6.11904
r.s
.194979E-02
.5252e<;E-01
.371Hi4E-Ol
FS
J.1l9240
0.2CI042
0.593112
F6
.25599CE-02
.1'lE43E-02
?1009R

---

ESTIMATE O~ VARIA~CE-COVARIANC5
MATRIX OF ESTIMATED COEFFICIENTS
Hl
J
H2
H3
H4
FI
·....................................................................... _......................
Hl
·
32451.4
3541741
-16832.l
-8.33323
1056.10
-32.8041
J
·
35 • 17~4 1
.415254E-01
-10.7736
0.174723
2. 44840
-.224478E-Ol
H2
·
-16832.1
-16.7736
10673.4
87.6123
786.665
20:.<;533
H3
·
-€·33323
0.174723
67.6123
10.5776
54.1640
0.9,71430
H'4
·
1056_10
2.448'-tO
7fHi.f;65
54.164C
7813.63
-3.96862
F 1
·
-33'.8041
-.22447EE-01
20.9533
0.<17143C
-3.96862
C.5fS153
F2
·
-.458202E-01
-.559897E-04
.244761E-01
-.421668E-03
.177286[-02
-.1.86825E-03
F .3
·
3d'JI"9
.239657E-02
-2.06772
-.867180E-01
0.225946
-.255899E-01
-11.3315
-.731935E-02
1
F5
6.95640
0.335819
-0.822319
·
, .943543E-01
F6
·
0.160410
.176370E-03
-.883322E-Ol
• .5 l, 3613 5 E- 04
- • 4 5 8 19 2E - 0 2
-.141274E-03
J.
2
3
4
5
6
/
F2
F3
F5
F6
·
-
.
Hl
-.458202E-01
3.39179
-11.3395
0.160410
o
lI)
J
-.559f3iJ1E-04
.239657(-02
-.731935E-02
.176390E-03
H2
.244TGIE-01
-2.06772
6.956ljQ
-.EE33ZZE-01
1
H3
-.421668E-03
-.8671AOE-01
0.335e19
.3 436 fi 5 E- 04
Htt
.177286E-02
0.225';46
-0.822319
-.458192E-02
F 1
- . H'8(;25E-03
- .. 25589'.n-Ol
.9435 1I3E-01
-.14727lt(-03
F2
.. 2691&6E-06
.5837CIE-05
-.271249E-C4
-.492980E-06
F3
.583101E-05
.275928E-02
-.105297E-01
.. 12b2 75E-0 4
F 5
- .271249E-04
-.105297E-Ol
.4C417t[-Ol
--329f113E-04
F 6
-.492980E-06
.126275E-04
-.32geI3E-C'.
.14l:457E-05
7
B
9
10
EQUATION
QEQ2
~~k~kkk~_~~k~kk~k~
SUH
OF S~UAREC
HESIDUALS
=
125013.
SUM OF RES1DUAL5
=
.592969[-04
DURar~-WAl~ON STAfrSTIC (ADJ. FOR
0 GAPS)
=
1.7264
E QU,\\ T 1 01'i P E Q4
~~~~k~k~~k~~~kk~~~
SUM OF
SGU'AREC RES IDUALS
=
1.15634
SUH OF RES1DUAL5
=
.1396213[,-20
OURSIN-WATSON STATISTIC (ADJ. FOR
a GAPS)
=
1.7651

---

EQUATION
l
•••• * ••• ".-*.
FIRST-CRC9R SERIAL
CORRELATION OF THE ENRUR
MAXIMUM Ll~ELIHOOJ
ITERATIVE TECHNIQUE
DERENCENT
VARIABLE:
PRO
ME~N
GF CEPENDE~T
VARIABLE =
1297.63
STANDARD DEVIATION =
224.630
CONV[RGi~CE ACHIEVED
AFTER
2
ITERATIONS
FINAL
VALUE OF RH)
=
0.456459
STANOAR[ ERRoR DF
RHO =
ù.191116
T-STATISTIC FOR RHO =
2.38016
STATISTICS
BASED ON RHO-TRANSFORMED VARIABLES
***.*.**.~**** •• *****************************
L()
SUM OF SCUARED REiIOUALS =
132100.
STANDARD E~ROR
OF THE REGRESSION =
E1.2712
~EAN CF OEPENDENT VARIA8LE =
731.57&
5TA~UARO DEVIATIO~ =
142.493
R-SCUAREC =
0.717128
ADJUSTED ~-5QUAREJ
=
0.674697
F-STI\\TISTIC(
3.,
20.}
=
15.2110
LOG OF LIKELIHCGD FUNCTI0N =
-137.530
NU~aER GF DBSERVAfJONS =
24.
SUH OF PES1DUAL5 =
29.7623
OURSIN-WATSON SIAfISTIC (ADJ. FOR
C GAPS)
=
1.13&41
RIGHT-HAND
ESTIMATEO
STA1\\OAHD
T-
VA~IABLE
COEFFICIENT
ERROR
5 TA TI 5TI1 C
i
C
707.748
e6.2316
8.20753
LPJ F
57.6258
61 .. 0278
0.944255
TI ME
2b.48C3
4.19321
6.79201
OSS 02
Z29.53~
49.H.77
4.64760
ESTIHATE OF 'VARIA~CE-COVARI ANCE MATRIX CF E5TIHATEO COEFFICI ENT5
C
.
LPOf
TlME
DS502
• • _ • • • . • • • :J
.
c
·
1435.. .89
-1368.02
-335.106
-455.89:
L PDF
·
-1368.:02
3724.39
79.1459
601.275
T l1"E
·
- 3 3e.1 06
79.1459
17.5'E30
6.12229
D5502
·
-455.895
501.275
6.12229
2439.15
1
2
3
4

---

Hl 1
[UUATI:::JN
7
~ Il :r :: ~ :JI :: ~ J:-~.:r ~
OHOI1JARY
LEAST
SI1JAiH:S
DEPE~DENT VARIAJlE:
POF
SUM OF S~UAREC R~SIDUALS
=
1.85919
3TANUARD
E~RUR
JF
THE REGPE~5ION
=
O.2E4375
MEAN OF CEPEN~(~T
V~RIA8LE
=
[.10144
STANDAR[ DEVIATIO~
=
O.51P~2B
R-SQUARLO
=
a.7S3223
ADJUSTEO R-SQUAKEv
=
C.6Sj576
F~ST,'\\T!;:;T I~(
S,~
23.)
=
14.0403
LJ~ OF lIKELIH01D FU~CT10~ =
-1.3216P
NUMBER OF OBSERVATIONS =
29.
01
u,
SUri
ù F il ~ SI Dû AL S =
• 1 0'1 1 39 t: - l ')
/..
l) Uf( 3 1 r, - vi ft TS 0 ~j
s r:\\ rIS rIe (<,\\ DJ • Fl) f<
. J
GAfi S)
=
1 • 6 7 :3 2
\\
rn Gli T- HAr~ ù
ESrr~,\\TEG
ST Ai'. CA;~ Q
T-
VA? 1 Aljlt:
::Oë:FFICIENT
[il F GR
STATfSTIC
C
2.4 367 il
i).Gt730't
3.5453G
G
-. Z5576'~E:-'J2
• G 2r! 27 5 ~ - 0 3
-4. 1166~
n2
.21.3P7lj[-Jl
.2G09Gt)E:-} 1
1.0&426
PLF
.71c3S2;::-~)l
0.1(3222
f).39Z:J67
TT .'1 E
.254169(-01
.7(;7795[-')1
a.:nlCJE
US
.lJI32E[-02
• 6 6 if-;)7 [ - 0 .5
2.22085
ESTIMATE
JP V~R[A~C~-COVA~JA~CE NAT~TX o~ ESTIMATED
COEFFICJ~NTS
c
Q
R2
P CF
rIME
os
1
.........
.
-:-.
c
O.472Jé6
- • 3 3t 67 S [ - '] 3
-.r60C7~[-cz
-.533717[-01
.40633·)[-011
'.154fjj5E-0.3
(.J
-.33,~E7GE-'J3
.3f59E3E-;Jb
• 4 J 545 CE - C::
.23111H.-04
-.25591é:~ -1)4
- • 4 0 1 l ~ 5 E _.) fi
.~
RZ
-.8ô:::J73E-OZ
.405451(-']5
.403f-tPE-C.3
-.F<54363E-G3
- • 1 4 Mfi 9 J ::: - 1) 2
-.126506E-05
FDF
-.Sj3i17;::-Ol
• 2 3 Il 1 4 E - ,) 4
-. «)43S3E-::;3
.33570[E-:;1
.li5i"Jl~-DZ
.406370E-04
rI :-!E
.1f']E:3.3CE-Ol
-.2559u<r-·J4
-. 1/~ F f ~1 Ct - ~ 2
.1257CIE-G2
• St 950')[ -02
:.133J21E-04
US
.15~E;J5[-05
- • 4 1) il,} 5 E - Ù I~
-. 12:J~I)f.E-,')s
.4CtJ370~-G4
.133021;::-.)4
,.1 4 2712[-')0
1
?
3
4
5
6
;.<
, '
1

---

'_i.>U-'lllJI1
U
~~kk~~~~~~~Z
H12
Fln 5 r - CR [ E'1
S ER 1 fi L
Cl) Il Fi ELA T ION UF THE
[ li RD R
MAXPiUt-! L1KELIHOO)
ITERATIVE Tê:CI110QUC
OEPENDENr
VARIAiL~:
PO~
MEAN
OF CE'PEf'iDEi\\T VARJAELE =
1.1·)1'~4
STANDARD DEVIATI0~
=
O.51EE2E
CONVERGE~CE ACHIEVED AFTER
5
ITERATIONS
FINAL VALUE Of ~HJ
;::
0.237456
3TANDAnD
ERHOR
;']F
r~HO =
0.2024t1
T-5TATIST le FOR ~HQ =
1.17313
1--':'·'"
"
ST A TI STl C 5
BAS E )
J N R H0 - TR M4 SF J;~ ri t 0
V ARI 1\\ b LES
**"** •••• *~*************.******************.*
SUM
OF
3~UAREU ij~5IDUALS
=
1.E0177
STANDA~D ERROl? JF THE REGR[SSION;::
0.2791':89
MEAN GF CEPE~DE~T
VflRIAELE =
0.E4F6S0
CV)
STANOARC D8VIATrOi =
0.452943
Lf)
R-SOUAREL;
=
).61'6342
AUJUSfEC
H-SQUA~:J ~
a.~1b156
F-SrATISTIC(
S.,
23.)
=
0.?527C
LOG
OF LIKELIHOOD
FUNCTION
=
-ü.885537
1'W ~~ lE R (j F
05 S E R 'J Ar J J ~l S ;::
z') •
SUM 0 F n:: ',) l DIJ AL-j =
• 2 7 9 l 1 3[ - -) 1
LlIJRaI~-',~AT~ON
Sf!\\rISTIC
Cf\\LJJ.
FDH
0
GAP~);::
1.F13'J
HIGrlT-HAND
ESTI~ATED
5TANDA~D
T-
VI\\~JAi3L[
:OEFFICI[NT
EHfiOR
STfl.TIsrIc
C
2.70l'U.2
O.73E477
3.66757
Q
- .253l35[-02
.595536[-0.5
-4.25054
R2
• 176 36 7 E - ü 1
.22?t:S3t: -JI
U.174fl,OS
PUr
-.47775:](-01
o.lç2e19
-0.2477l0
THE
.414173E-ol
.8 E: ~3') U: -0 l
0.479761
cs
.!47250E-Cl2
• Po 4 () 33 1 C - 1)3
1....J39~6
ESTIHAT[
Ofl
VARIANCE-COVARIANCE
MATRIX OF EsriMATED COEFFICJENTS
C
Q
W2
PDF
Tl r~E
OS
.................................................................................................................................... :,."
..
C
'J.5'1~3,4P.
-. 3 3ë 952 E -.) }
-. 1 l 2 .:; tqj E- Cl
-.559622E-01
.4-};435~-al
• ;7f91SfE-04
iJ
-.33f952E-03
.354663E-J6
.523972E-05
.162943E-04
-'.2 f:: b 9 4 '} E - l) 4
- • '3 3 G 35 :3 E - J f)
RZ
-.112980E-Ol
.SZ}'J72[-OS
.SlP2,6Cr::-O}
-.8Jl75(!E-03
. - • 1 9 10 0 aE - a2
-.!eC935E-J5
P DF
-.5S9522[-01
• 1() 2 14 3 E - :) 4
-. fH7759[-C3
.371791[-:)1
.11t2634:::-02
.633Sf.H':-04
Tl t'lE
.4)l'}43SE-Ol
- • 2 es 94 9 E - 0 '.
-. 19 1 C0 CE - ;) 2
.142534[-02
.7452Pt[-J2
• !1 Z 3 7 fi 9 [ - J 4
OS
• 7E 915B[-04
-.33u353[-.)0
-.lô,):/}5[-.)5
.633S7~E-04
.12376~E-04
.71b276E-Oé
1
2
3
4
5
ô

---

. - ......... ,'
..
~
'-
-'
H1L1
'" '" '" ~k '" lt lt '" lt lt 0\\-
FIRST-ORCER
SEGIAL CORR~LATIDN
OF
THE E~ROR
:-tAXIMUN
LIKELIH8.0)
ITERATIVE
TECflf'IIGU[
DEPENOEhT
VARI4JL~:
paF
~ILI\\N OF r:EPENDE,'H
\\,'''RI ABLE =
LLO 14[1
5TANDARC JEVIATIJN =
C.51~f2o
CG~VE"GENCB ~CHIEVEO J\\FT:f?
3 ITEj~ATIC;L)
FPJAL
'l,HUE
OF
·HU
=
0.204955
S TA iW AR D c: ,1 ft CJ l~ 8 F li H0 =
ü.2J·).P,43
T-STATIST1C FOR ~HO =
1.02047
STA TIsnes
BASE:]
J~J RHO-Ti'lANSFCi'U1C:D VART A3LE~
~~~~~~~~~~k~k~kk~~~k~kk~~~4kk~~~~~~~kAk4k~kk~
5 iJ14
f) F
.) 1 UA P. (U
,{ r::;) T[) U AL S
=
l • f 05 C 1
STANDARD
E~RJH CF THE R~G~ESSIO~
=
O.21431t
MEAN OF
DEPENUE~T
VARIAULE =
0.U~3~09
~ S Ti\\ i.. f) AnC ù EV TAT l G,i -=
0 .46 S5 r:J 9
R-5QUAoEO
=
J.6?5~52
A') JUS TEU (( - .s 0 UIl: { [ J
=
Q • h lt 5 16 l
r'·STI\\TTSTIC(
f,.,
~4.) -=
13.7(.72
LJG
uF
L TKSLIH'J]j)
F;;'jCTrUi~ =
-O.)16i)f
;/lH t1 E f(
0 F
;J aS ER" fi T r D :J S
=
2 '} •
SUM
Of
"'ES ILIJALS
=
.2SP·4't'J[-Jl
J~Ri3IN-""ATSfJ~~ STHISTIc (ADJ. F,CR
'J GJ\\PS)
=
1.6323
RIGHT-HAND
ESTr~ATE8
ST A ~i 0 Ai, a
VA;~ r
T-
A3LC::
'::CJt:FFICiE\\JT
E:if'CR
su rrSTIC
c
2.hl9Z3
O.G5646u
b
3.9[-993
-.ë5ti1if-l(-ùZ
.5"1 ;éSSC-03
1,2
-t..34373
.175 41; lL-~)1
• ;::' l 'f C'; .J E - 1) 1
TI :1 E
0.é'15476
.S9EiS:::'JE-Ol
.é21·151ë: -01
C:ï
0.4f\\17.64
.15cbI3E-02
.7712CSE-ù,5
2 •.)5670
__
ESTIMATE
UF VARrA~CE-cOVARrA~C~
- - - .
.-
-
HAThrx GF
(STIHATED COEFFICIENTS
c
Q
H'2
TIME
DS
• • • • • • • •
•
1• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
C
.).430~!fO
-.299634E-03
-.117293E-OL
Q
.4~5628E-01
~1734f6~-03
- .2996.34 E: - C.3
.336244E-06
.5257':19(-Q5
RZ
-.27eB~5E-G4
-.153405E-06
-.117l?3E-Ol
• 5267'~9E-05
.45b345~-C3
TIM::
-.173421l-02
-.252110E-06
.4~S62tE-Ol
-.278895E-04
-.173421E-02
DS
.6S3B33E-02
.976798(-05
.1134 86E -Oi
-.353"J5E-06
-.25211CE-06
..,
.97679RE-OS--'- ---~594757E-06-
1
<.
3
- 4
-
5

---

H8
-
155 -
ANNEXE III -
REALISATIONS
:-ALEATOIRES DE PRIX
1.2159
1.<7950
1.2137
0.3570
1.0063
1.3204
1.2217
1.0770
-C.0415
0.9237
1.2971
O.é126
1.6057
-C.1585
3.3371
0.6868
0.2090
1.6300
0.7962
1.0878
0.5232
1.4166
1.4858
C.0631
0.3362
-O.é018
1.0199
C.7731
C.6884
1.2'166
G.8û99
1.1034
1.6614
C.9916
1.5828
O.~279
0.1213
1.6804
0.3413
0.5946
0.5973
-0.C570
1 .-45 1 1
1.0702
0.4683
1.0e41
-0.C051
1.5160
C.6932
1.500U
1.2805
0.é850
-0.3285
2.1694
1.4574
1.1603
1.4614
-0.1646
-C.3798
1.3813
0.3308
0.0599
0.5412
1.0481
0.9916
0.9630
0.3487
0.764G
1.4183
1.4528
0.2344
1.<;127
G.7133
C.8441
2.1C;71
0.9675
1.7353
2.2227
-1.0795
1.2664
o.e283
0.8586
-0.2748
0.8046
1.~157
-0.5016
0.2246
0.1753
1.2191
1.6809
1.7952
2.2735
-0.7227
1.3471
1.e394
0.5805
1.4089
2.3942
1.7301
0.8639
-""0.4691
2.C;788
1.4664
C.9581
1.2114
----o. 6 5 91
.. a. <; 4 3 3
C.7717
2.3254
0.9850
2.1437
0.8360
1.3133
2.2381
1.1575
.. 1.9897
1.2206
2.1075
0.9688
O.é401
0.4659
0.4053
1.2663
G.9976
1.4212
0.7069.
1.2586
0.8072
C.6887
0.8794
-0.4243
1.1363
0.1324
-Q.3615
1.0570
0.6846
1.4715
C.8037
C.7331
1.C<7S0
1.9623
0.1957
0.7736
1.3071
1.9477
.. 0.4328
1.4710
0.9360
1.0052
1.3766
0.9643
1.1241
2.0089
0.4560
0.2959
.2.C658
1.5459
0.7950
0.2062
0.2973
0.7732
0.4288
1.2077
1.6590
-0.5068
...- -. - 1 .1 0 61 -:-..
1 • C1 90
0.7336
-·1 • 5257
0.lC91
1~3709
1.566~
1.3603·
C.9566.
0.7676
~ 0 • f}169
1 • 7 81 2
.1.2865
1.0352·
1.9016
0.5837
0.7298 ..
0.9453
1.7105
1.2625
1 . 7 2 3 7 . · . D . ï670
0.7910
1.1421
1.0591
0.8348
-0.1347
0.7299
1.6720
0.8493
1.0223·
... 1.4271
0.7113
1.4977
0.5384
-2 • 6 9 4 7 _.
. 1 • 3 9 92
1.6525
0.6580
1.1'160
0---0.4424._-.
:.-0.6167-
--c--' 0 • 07 1 6
--
0.1409
0.7930
-O. 5946
: -..
0.3488
0.6291
1.7258
1.8370
.----1.2-182
1
:- _
.0.3958 --
~
1.4822
1.4733
0.7300
.-=~-0.0906
. --.0.5079
0.0650
1.2565
0.4357
::::~:-::=J)_.. 4582c- - :-c----l.-'1385
-- .-- c. 6 8 0 3 - ---
-0.6856
1.7478
!-_=:_::.0. 9697:
... 1 • J 61 5
0.4096
-C.7932
0.4C47
. ==--c-l. 5 4 80._
-._.---1 • 6·807..
- O. 7 2 4 2- --.--
1.4816
1.4315
:.=::=:~o .2631 - .-.:.
-
0.4092
0.9354
0.9645
2.0957
,. -:-:-:_1 .0391.
O. 2476
1.724'1
2.4908
1.. 7594
1--=---1.2-246
1.8565.
1.6173
1.6158
2.1954
!---;C---:-?-_Ü.. 03 24
0 • Cj 561
1.8169
-0.7319
0.5'117
i-: _::.~0.6 1 08
-1 • C 9 4 7
0.8690
1.0532
1.1779
--.-:=-1-.-06;10':-: --
-0.2204
2 ~ 0-9' 4
0.1814
0.7748
-- -.- 1 • 12 2 7
- 1 • 2 7 2 5
0.9727
1.31 41.
-0.3936
.- ..-::.-0.1463~.-
-1.0367
..0.4714
--C.9555
-1.3272
2.3303-.
2.7451
1.8508
1.4605
1.5185
--
o. 97-79 --- -
O. 7 401
0.8327
1.1118
0.8086
0.8759
1.C620
1.0331
1.5750
O.9COB
.1.5073
-0.7308
0.7328
2.5556
1.6369

---

-
156 -
2.0412
C.15éC
C.18C8
1.1074
-0.035J
0.1038
c.e923
C.38Ç4
0.7448
1.9C46
1.7017
C.3577
C.623·'3
2.7403
1.C314
0.C38C
C.197Ç
C.3154
0.5124
1.5045
1.294~
1.6127
1.06Ç2
1.3121
1.7211
1.6311
1.63~4
1.3131
1.7131
0.~337
0.8591
1.64SÇ
1.7426
1.3772
1.9379
0.5465
1.91C3
1.46S?
1.6648
0.3648
0.9624
C.58~2
C.0539
-0.1179
1.0989
1.4616
1.56[3
1.11C9
0.6964
-0.2169
0.8877
C.317S
0.4922
-0.3533
0.8530
-0.2650
1.46<;:
C.6121
0.6116
J.6823
1.1541
C.5041
C.7018
1.3372
-0.1724
1.5214
C.895E
1.39E3
0.6579
-0.2216
0.4401
1.1427
C.9456
1.2718
0.9133
1.2425
1.6777
1.3551
1.0981
0.6079
1.2149
C.91Ç4
1.2766
1.1401
0.6585
-G.515C
C. 72[e;
C.02S9
0.5796
0.4013
1.517C
C.6316
C.8738
-Cl.3914
0.6933
0.4582
1.32S1
C.18CÛ
1.6282
2.0587
0.S017
C.45517
1.61783
1.5664
1.3334
0.8111
C.4751
1.11C7
1.2944
1.6448-
1.1857
2.3015
G.6969
1.6876
1.1029
0.6082
1.781717
C.31C6
1.0075
0.3054
1.7977
C.72SC
1.71764
1.6993
0.C376
...
1.8679
-C.8477
-C.5292
0.6312
0.1812
1.5895
1.62él
1.7158
1.2433
0.3380
0.0216
C.1314
1.6954
0.4524
2.1529
0.4496
1.60E3
C.22C2
0.2401
1.C135
1.6766
1.0963
1.7C61
2.0001
1.3154
-0.1156
0.84174
C.6944
0.1893
-;).2115
0.6844
1.1145
C.2826
-0.3882
0.1162--
1.2279
1.2114
1.3451
0.8596
0.5100
.- -O. 5241 -
1.8456
C.02C6
-0.1905- .
1.2257
-- 0.3226
-C.65617
1.4273
1.8854
1.5911
0.7971
-0.2117
1.2928
1.5807
0.5365
0.2936
C.90éC
2.2136
1.1445
1.3136
0.C674
C.9214
1.77C2
0.1145
0.9277
0.5512
C.52E5
C.2171
1.2790
0.8245
0.8401
1.4675
1.6410
0.1873
0.4033
0.831C
C.70t17
C.9646
0.4497
1.G863
- -- 1 .71 33
-1.26178
2.1887
1.4904
1.3394
~.
.1 ... 5213
1.2513
1.62C6
0.6497
0.7512
l_ --·0. 3 4 3 5 --- -
-- --:-:01 • 4 OlE
. C.5935
-.... 1 .41 30- -
1 - - -
.0.5682.:-:- :
i· -- .0 • 74 3 1 .
.~ .. 1.7919
0.3636
0.9968
.1.4f83-~~.:1
! --.--, .42.05--:-.
..--:--0.3817 C .
C.5369
.. - 0 •.54 51-:--~
- --. 1 • 72 48.- - .:--!
0.5329
- ----2.21172
C.23C2
--O. 7 593 ..c;'·
-0.7455:
·1
-:-.-'::-. 1•.1 3 7 9
C.87.C4 -
C.6720
-0 • 9 3 2 2-: .- ---- 1 • 3 ZO 4 -. -:-..:
-1.2347
2.0914
C. 4619-
0.2838 .
1.3711
-- --
0.2486
C.5035
C.3061
1.4897
1.5325
--=--1.7989
1.9814
0.8609
1.1340
0.9622
0.2225 -- -
C. 331 é
2.0970
0.9340-: -.
- .-.1 • 5955
·-=--0. é09C
-
.C.6417
-C.0427
1.4188
1. 6628
-~:O .3 38a- .~.
-, .11 : 6 -
C.4012
1.4501
_____ 1.1.385 ____ ,
- 0.8212
.1.4247
G.0147!
1 .22 3 a-~
.1.7097·'
.1.C477
-C.08174
1.44C4
_1.5499 __
.
-.
0.6147
0.891C
C.69:S
C.2188
1.3246
2.3200
-___1.3943
.. 1.40CC
0.7245._
1.1105 ....
. - 1 .3843__
-1.1446
1.43CE
C.6870
0.8û27
-1.2133
1 • C948 -
C.68t5
C.4C56
1.6625
1.2386

---

-
157 -
-0.1863
2.1211
1.9834
G.7494
-0.0057
1.2391-
0.é089
1.998C
C.3325
-0.3C70
1.6159
1.C232
1.6849
1.4766
1.3690
1.0844
0.2160
0.2736
2.2783
1.1863
0.1859
O.é521
1.6112
1.6456
1.2400
2,2C05
1.5540
1.5426
C.2661
1.4579
0.3881
1.4944
1.2428
-0.1889
2.0170
1.4338..
0.1510
0.6843
(.3717
2.C314
1.4345
0.é607
1.1682
-C.3578
0.6715
1.2808
0.1662
1.6273
0.6518
0.8678
1.7524
0.2069
1.4874
-C.3366
0.4061
-1.4.995.-c~'
0.5564
1.1038
1.3874
0.6429
1.8850 -
1.2132
0.2835
1.5318
0.5915
~ .~1 • C4 3 G .
1 • 4 5 6 5
0 • 5 9 1 3
1 • 5 4 5 3
2.2022
'1.,5418
1.2623
0.2402
1.1197
2.C614
0.5180
0.6497
1.3136
0.5755
1.1013
0.6646
1.1774
1.4029
1.1859
1.1924
1. 553 6 ~
{) • 2 1 33
- O. 0083
C. 738 0 ~~
1.7164
-1 .0048
O. 5791
- 0 • 1 30 C O . 7068
0.9365
--",-1.5911--
-0.e045~.0.5306
·.~1.2415
o•871 8 ---
. : =:':--2 ~ 8geS~
1 • 4 8 7 5
0 • 5 4 4 6
1 ~ -2057
0.0128 /
:--::--1 .3 5 21~.
O. C487
2. 1 430
C. 4902
0.7426
.; _c-.~·1 • S7 5 8 ~
0 • 6 2 5 9
1 • 429 5
a•0 2 54
0,8137
,. .- a• 67 8 4 - ~-~
0 • 7 6 02
O. 4 2 3 6
C• 3 1 4 4
-0.5824
- .-
,. 0 .7 4 4 0 0
.
O. 2 2 2 3
1 • 4 3 7 1
. o. 7 7 2 6
0.6929
- 0 .. 8-932
-
- o. 9924
1 .6597
- -
o. 4808
1.6969
0;1254
0 .. 5309
.0 .. 7486
1.3066
0.9232
0.5389
0.é510
1.3039
C.1517
G.é417
0.0404
0.5552
0.5992
0.7727
0.9391'
.--0 • 2 1 88-.
. 1 • C2 6 8 .. --
.... ~. 1 • 42 9 5
C• 2 5 0 7
0.5763
:.:"':'~O.1?47_
2.4342
0.8407
1.5286
0.9268 _
~
~0~-1 .. 724 4_ ~
-O. J 264__
2.071 4 _ .
1 • 7879
-
1.0859
;
., 1. 797 4 -~1 • 9 487
0 . 2 5 7 2 . _
C. 7624-
0.8200.
1:::--:::::-.-:-0 ~ 9 2 6 0 :-=-; -c -
-.1 .. 2 6 2 3-.
~ - 1. 7 7 1 9 ~- -- -,--..,.--
1 • 3 5 2 8 ..-
-0.7185
1 -'.. ·0 • 304 B.· -
1 • 5 2 3 8
1 • 5 2 33
, _- 0 • 0 7 96
_
0.7893
1----_.1_.52_17-
1.. 9425-
__ 2.0553 _ -----
0.8751
_
f- - - - ... . .'
'.
.
-
.
.
1.3444_
r_-c'-:..:_ -O~ 4:96L-
0.5 8 0 1 . 0 ~ 3 261
0.7905 =_
2.0409
\\- .1.5638
.1.2303
... __ 0.0737
1.6152
0.3833
1
0.9925
0.2895
0.3047
1.0771
'· .
0.9138
l
O. 0 1 21
O. ï 1 97
1 • 21 73
1 .32 11 _
.1.2ê63
1.5808
1.G356
0.9954
1.7708
0.7685
i--o:--,--:L. _1_41 2
. __ 1. 1 872
. _.0. 7694
O. 8960
. 0.6C06
~:.c-_=::-~c-O~2512-.--co. :.0._,0.5527_>._
_
2~0463>:-O.5264
-0.2915
\\-:::::;:,:::1 •.1426-.--
~_-:2.C892
1 •.9887 __
_0.7115
_ 1.5671_
'- __=--1 • 1 799_ .
'cc1 • 1 960
.. 0.9587
. O. 6834
.1.7407
t,-c:..--:.·.D.3122
_:-__~-~_.O.S364
_:1.4595
0.7203
_1.0346
!:_;co=~2.2218-~.
-_~._~0~7586_
_.0.7929
.1.0731
- _2.3279
i-.:-"':f--.Q~1311.= _~=-:~0.~244--
.0.3560
_0.7962 _
__ 1.2131
1.. __ -0.-9849
. -'
0 . _ 6 9 2 = 1 . 4 8 5 4
1.4608
.1.7085
Lc:-_-::--O. 3 832
.
__1 • 4 276
Q. 064 7
C. 6746
_1.C607
k~:.="-=O.9782
.1_ •.1457
_~2.8074 . 0 . 2 7 6 7
__-c .0.1764
t-~_-1..]31.3 - -_ 0.8783__
_G• 4687
0.9664
__
.1.5381
r~~~-=0.;'381_6.__0. 4516._
C. 4722_
_ -__ 1 .8747
.1.8503
L.=_1..J<tS-9:
'-_=_'-.:_O.1695.:: ~_:::_. 0.901-5
-_.0-.-4503
[--_
__ 1.2394 ...
.._._--
- - - - . - _ .
. .
-
-
t-=.:.~:'~D~:~7J~9:::::::~ __ -0.4535
-_0 ~ 8055 c .
1. 1 829 .'
0.4284
_____ 0.8_t68
.
1.é212
G.. 6555 _ .
__ 0.9825_
0.7455 ..
_i:~=:?D~77-.s-2_
__-,:,:~2.252C
2.1099 ~_
_ 1.2875
1.5065
:_:--
0.J8,61·:c~_1.2355--
2.3921.
1.1753
_0.2822 _
__ ,=cc-o':L 28]_0___-::,0.501 C _ 2 . 4 6 9 6 _ C . 8539
1.4419
---- __ 0 • 6 26 5
0 • é 8 9 1
0 • 4 5 8 8
0 • 866 1
___ J • 2112

---

-
158 -
0.5107
1.80SS
1.0495
0.5176
0.4759
2.1303
C.507e
C.7126
1.0519
1.5295
1.9639
1.44~4
1.5853
1.2887
1.1324
0.5518
C.34SE
0.2415
2.3261
1.6063
0.5145
1.283C
1.1C38
1.4281
2.1343
0.6329
1.3141
2.2357
0.6450
1.3157
0.5883
2.1097
C.8966
0.6037
0.5268
1.8646
C.5171
1.4603
1.7803
0.8819
1.6132
1.913C
1.6522
0.0705
-0.2960
1.6854
C.07~5
0.97C9
0.1701
0.8454 ....
1.6411
1.1846
1.2251
1.8766
0.2379
0.1434
.1.2166
-C.1883
0 . 7 0 1 4 2 . 4 2 3 9 ..
2.5026
1.36C6
0.7846
1.6966
0.7906
1.7001
.1.2235
1.3699
1.5962
1.0774
1.C146
0.3133
0.1289
1.1307 .
0.4372
1.4531
1.38E7
1.5355
0.5006
0.5592.
1.5809
1.2537
2.0731
1.1274
1.C131
1.C255-.1.17~C-- -
1.0636
-- .---2.0888-----.
0.9618 ·-·i
0.7064
0.9963:
1.3209-.-1.2304---
0.8367
... 11
-
1 . 0 1 5 6 - . - - o. 31 9 c-
-o. 5459 -
.-: 1.01 99 -...- ..... 2.4755 -.. - j
1.0641-.::::::
1.4014 .~C.6869
:2.2221
---- -L.1513.:--::-.~
1 • 0376 -- _- ---= .... o. 68 e 7 -.-
1 • 6658
- . 0 • 8 3 75 - ._. -- . 1 .68]7 -:----:i
1 .051 9 .
O. 3266
C. 6 5 5 4 - - - -0.8023
o. 7740. - :
0.5261. -c:---:---1.0631-- - -
-C .. 4449-- .,,-0.8749 --
,
---0.9254.:----~
1
,
0.5177
--
1.67-C7-
0 .. 1 8 6 2 . 0 . 0 1 1 2
·0 .. 1129-··i
0.2124-
1.37-14.---:::-
0.9883---
-
.2 .. 2357.-.
0 • .1.832 -.. -:
1.1694
C.79S5--·
1.0096
0.7141
0.6146
2.0167
0.00,9
1.0657
1.0173
0.4067
0.7045
C.6519
-0.3310
0.5133
1.8715
1. 4 88 3 2 • .0 6 9 3 -. --.
.1 • 9 27 4 0 . 38 6 2
.
1 • 2 3 5 6
2. 5 4 5 6
0 • 5 2 9 3
G. 1 8 5 1 -~ -:-
0 • 9 5 0 6
O. 7 6 9 9.
-.
1.0361
1.3687---. _1.3070-.-:-::- - __1.6986
-0.3042-----
. - 0.5336
0.3931
1.9253~:-:----O.5611-- --: -:-O~2893-'-éé:.-=:
1.7154---:------0.4331-
0.2068----
- 0.4882- -.-
0.2019-----1
1 • 2 1 8 7
1. 8 8 8 3
~1 • 4 1C6 .
';1 • 0 0- 5 8~::: _-
0 • 2 6 2 9 ::- _- j
O. 6332
._ 0.9_16 6-
1 • 1 10 8--------
1 .4943-
2.27_4L
J
2. 131 8
-~-_-_ 2.; 4-1-6 4
_~.::: -.:-.: 1 .6 a65--.;--._- _.1 .-311 0 :.:.~-:J:==--:~: -- O. 7 21:2::~:::_~:j
O. 9288
-o. 407 1 _ ______0. 3950
. .
. O. 85 62
0.2_40.3 -----.-1
1 • 0 1 98
0 • 276 1
- _ C. 70 1 2 _
-
--
0 • 1 930-:-
.
0 • 6 6§O?
• j
1.290C _ _ : 1 . 0 6 6 . 3 - - . 1 . 7 C 9 2 - - -
1.7855.
1..4_462-::::-1
- O. 76 4 4
1 • 1 9 1 5
- G• 39 1 2 -
O. 2 4 8 2 -
- 0 • 0 87 4:: -
:
0.2279_
0.8121
__ 1.1874 __ .
0.3457
1.007.8-------;
--
-
---
.
--~--.
__ - 1.8629 _:_
_C.9144_-_:_1.1072
::- _ -1.9065
>:_ _ 1-.0741-:---=1
_ 2.0397
-O.167C
.
1 • .1343
3.0197
.
0.9986
J
O. 5332 _:_-=.::';::_ :.:.- :._0.387 1
.. -_~ __ LO .. 70"13 . :_ -.:::::~_ci.; 811 i-:.-;_-_ -_ :1.5 6 88=~~:::~:~J
t:- =~~ :Z~~-~ ----:-~::~~~ -:~ :~ ~ ~ ~~/- -:.----~::~.~: ~ ~ ~ ~~:-~---::-_ :~~~-:-~ ~~~ ::~~=-~~~~:~;1~~}~:-~:ë;·d
! --.1 • 7793
__ ..
0.82 l?____
O. 36 a8_=--- -7C--~c" 2~ 2 § _=_-=-::::::=--:=, q. 46_Q6=_=_c-j
;
1.3454
_ -1.6274_··0.1960-;
_~':;O.;.7750-:_-::::::~:c_O-~4.l45-·~~:~:l
::_·c_---: O. 8578
C• 805 5
__ 1 • 6936
_2 • 2745._ __ _
-O. 8885
_ _ :
c..~L_'O.8733_
·1.7977.:::
-
1.4685~_
- 1.49_9L:_~-L~;;~=-1~0284 __:_J
c·:-c-). 0558________
- 0 • 2592
._
C. 0740
_1. 1 5_54
2.909.3
--.1
, =_ -
_L.-087.3 ':.:__--
G. 665.3=_=--::- .. - _ 1 ~ 437_9 _- . _ 0 .2964·:_~:~-=-~:i:~~ .:9250_~-_-~_l
- :-
0.5.2.9_L_::-
-:--- _2 .2~~~ .
:~~C ...49LZ~--~_-=- __:::._ ~:1.-t.5.4:?-=.=:-:-.::-=---==----:.-1..c17=:LPc:_':::; _
- 1 .3891 __=-----_
C. 1 2 c (
__.c'- 1.9357:- .
- - ... 0. 00 L8~:-.-~;::-:- a ~ 824 5-=:-=-c:::=c-l
_ _1. 27J 9 _
_
1 • 1_247 _
_. __ -:-::__1 • 647.-8_:::
::-
.::'L... Q,23!t _.
:
0.382.7.:__ _)
_0.3230 _:_
1.8052_1.1253,-_:_-._:'::-:_J~~6j73:~::~
:1.1Dt.7~.',:~--4
0.3494
J.8517
__ 2.3865
:-_0.15.12
.. 1.2267.
i
- O. 7969- _ - : .
. C. 43 e 8
C. 9948 _ _ .__. 1 ~ 74 21
_ _ _ .a•41 62 __:_ J
_0 • 9 5 52__ .
. _ a. 853 ( ; _ . 1 • 8773____ _
1 • _123]
. .0 • 1 851.
_

---

-
159 -
1.9291
0.7742
0.7703
0.1952
2.C899
2.C451
0.5790
C.7417
C.8355
0.1478
1.6846
-0.5721
C.8937
C.9829
-0.5289
0.8420
0.7965
1.4305
1.4360
0.<;376
0.8097
1.<;162
1.798C
1.2072
C.2791
0.2997
1.4701
C.3451
0.5646
2.2458
1.9857
0.8920
0.2496
C.8355
1.3704
_1.0823
0.6545
-0.2604
0.6660
1.1360
0.9686
0.2449
1.3033
-0.3856
1.1613
1.2372
0.5124
0.4488
C.4932
0.1202
1.0119
1.t325
1.0301
C.9566
0.7597
2.1551
1.2945
0.9239
C.1467
1.4583
0.6476
1.1143
0.1902
1.0849
1.6245
-0.9214
-0.5466
1.1962
1.9673
O.5COO
1.C197
-0.1154
1.3113
1.2901
0.6987
0.4354
0.6205
1.6575 -
2.3438
1.2093
1.6472
1.1444
-C.0656
1.2790
2.3319
1.7-180 --
1.<;943
C.1976
1.4284
0.1650
0.8661
1.4699
0.6392
C.4789
0.8473
_-- 0 • 467-1 - -
O. 1 909
2. 2669
1. 6908
1. 0880
-O.CG17 -
1.5767 -
C.6387
1.6421
-0.7506
:- ,:- -0 • 9 4 6 7 -
1 • 3 3 2 6
-1. 7 8 4 1 - -
1 • 0 21 4 --- ---
1. 3 8 3 5
1 • 0 5 2 0 - -
- - 0 • 1 62 5 -
0 • 3 1 8 3
1 • 7 7 9 2
-0 • 9 60 3
------1.1225
0.-<;282-
0.1183
1.5067--
0.7<;94
1.6518
0.5547
0.9408
0.4277-
-0.2267
2.0312-
1.5795
1.5321
2.4421
1.6428
D.8734
1.6849
1.1871
1.0978
2.1472
0.9674
1.<;052
1.6416
C.0458
1.6604
--- O. 5832 --
1 • 2 4 94
0 • 44 l O G . 86 73
0 • 4736
~ ~_~_-2. 1 6 3 9
1 • <; 1 7 2_-
-1 • 3 1 9 3 - _--
1 • 06 2 5
2. 10 9 1
-- -- 1 ~ 8 2 1 5
a•36 88 -
0 • 8 6 7 8 - -
1 • 2 1 2 4
1 • 1 8 9 3
_------:0.4778--- --1.1061-
-
-1.1077- - 1 . 1 1 5 5
--0.7116
:':-~---O. 4949-- - - 1 • 5991 -
1 .61 76
1 .4656
0.91 29
:-..c,---,:c-O .. 68]O~---------1.6646 - 0 . 1 7 4 4 --
--
-1.9933
0.3<;35
-
~,-~-----0.-99Z0-- 0.3757- -
0.6000- ---
1.8293
-
0.7331
,-_--0.4068-----,.-
-1.C948
-
0 .. 37-98 ---
1.5103
- 1.4506
i -- - 1. 9 1 9D -.
- 2 • 4 5 5 8
-0 • 7 8 5 3
1-. 6 6 8 5
0 • 1 5 6 2
, -- - - O.] 8 4 8~-
- O. 2223
C. 2537
O. 2326
2. 1 538
1
-
0.3360
-1.4443
2.0040
-0.2837
1.2!19
~-----:1.6386 - -
1.. 4392-- --,-
0.9224
-2.1246---
2.4771 _
:-----0.-3058-
---0.7332
-
1.8163--
_ -1.9379-
1.8352
::------0-. -9 4 68- --c -- -- 1 • 58 56-- ------:.- - 0 • 79 6 1- -- -- - -- --, .. 46 32 -:-
- 1 • 2 1 47
~:- -.:;:1.. 0807-----::_:_ --1.3385
----,- ---1.5487----
--0.4029 -
0.8909
1
t_- -:-::-:2.C49}::----:-----::-0. 7583-
-2.5785-- -
-:0.0015
---
0.9609
;---e--l.0597
-0.1575-
0.1720
1.9739
-0.4391
_-:c:---_:_ccJ.08-26----- - -_---1.2376-
-0.6654---1.2241..-_--0.2416
~':=-=-~-::~O.--8126_:_~_1.6016
- --
1.149-1
___1.4877
1.4012
1
1
1
f-=---=::Q...le55 6--:--- - __J. 5285;---- - - ----- O. 9463 -- - - 1 • 0981
- ---- - 0.7453 -- --1
f;'- :::::"".:J ~ 4 9 4 6 ---. - .:~ 0 • G4 76 _
_ _ 2 • 0 2 5 0 _
__ 1. 2 2 5 2
__ O. 4 4 1 6 - - 1
1--==-:=--=Q.61.;i2--- :-- - 1.2968_
0.6069 --
- ,:cc 2.4546
_
-0.8232
j
g==-=.:r:C41.65-__ ;
0.3133
--1.1659
-,-_0'-9937_
-.:-_0.2017_
i
,:--:----:-::1:.--0_67-1-:---1.1326 _
----0.9735-
C.8038- -
1.0417_
~:=_'.::::===O:=4-504-- -
1.3681
1.9400 --
__ 1.2486::
1.4130
-
--- _. :-_~~~~~-.-6.-1 01--,--~~-·~---- .------1. C230 -- - -..__ . -----~1 .0634
.:
- 1. 4g-n-- - ._-_:" _-_
o. 7-18-T -"--
-=-=::~~'9855-- --
.. _1.<;892
1.3791_c-=-0.. 0027_
0.6356 __
----:----=-J=.-?:,a8.s---~----=-- o..~959__
_1 .. 0431 :-
-:-_--1.1360-. __ ---1.9C46-
=_.c:_ -0'-~3 6 7 6 -:..: ~~ ---- 1. C6 1 9
- C• 5 4 3 3.
_ -
O. 9 3 9 9
1. 1 6 1 1- .
:::::D.6.638-_-c:--
---1.C204-_
1.2711
0.9J.38
=--,-:0.00.7_0 __
c-,2.C911':::"_-
-
1.7012_
0.5540
1.1109_
-0.6977
---1.6682--,-0.<;027
. -G.8194
_ 1.6365
2.1203

---

-
160 -
-0.02b9
1.11(9
1.2074
0.6967
0.8643
0.8751
1.4071
1.2725
1.2242
1.0826
-0.1156
1.487C
1.4874
0.6084
1.5430
1.C426
C.1697
C.6534
1.2891
1.6771
0.8119
1.27E3
1.0091
1.0175
-0.5332
-0.C692
1.7857
C.3031
0.8645
-0.1514
0.7508
1.02Cé
C.52CO
1.3203
1.8384
0.4662
2.C8~3
C.5631
0.5501
1.Ç175
0.6377
1.2242
1.0991
1.0278
-0.C776
1.3995
-C.1852
1.6358
0.5302
0.0213
1.C718
C.4637
1.4220
0.5757
-0.0212
1.1769
1.1132
1.2C91
0.2973
1.3398
1.3826
C.56C3
2.1746
1.7191
0.8814
1.7641
C.26<;6
1.1121~~
1.6859
1.5E36--~
0.5270
-C.1674
1.2855
0.8082
0.7689
2.C137
0.6412
C.5626
0.5033
1.1735
0.4405
0.9426
-C.2C10
0.5694
0.C598
o•é 1 0 6 -
C. 9 8 4 1
C• 9 4 1 5
1 • 6 4 5 7 ~--
0 • 9 0 C7
1.6903
1.40t9
1.7168
0.9698
1.8053
- 0 .. 22 53
1 • 31 E2
C.081 6
-- ~1. 0965
O. 22 G7.--
-1.0157
C.552C
-C.43(1
2.8429
0.9911--
--1.4536
~-~1.94C7---
C.1592
---~1-.0ô90-~--0.8938
0.5168
-0.5116
~1.0199
1.2273
1.4205
o. 71 9 5 -
-~~ --1. 4 0 1~ 5
1 • 5 ~n 2
- 1 • 1 5 7 9
- - G• 6 9 1 0- ~
-
1.3594
1.01C2
1.7266
0.7984
1.5688
- 2.1029
C.6655
1 . 0 1 7 3 - - 0 . 3 7 7 8
-0.0156
1.1959
0.3156
C.4627
0.9026
0.9016
-0.1288
C.0372
1.2284
0.1364
1.C156
0.8054
C.56t9
1.8686
1 .. 6234
0.6670
1.0602-
-1.1117
1.0481~0.4827-0.3387----,
0.G562
-1:3027
1.53C2
1.7730
0.C851
o•~2 32 4 ~ ~
- - C• 4 6-7 G~~
C.. 3 4 C-7---- ~ -- -
2. 5 5 3 4
- 0 • 4 7 4 8
1.1123
0.9747
1.27C31.9053-~~
1.2775
~ ~~0.. 4875 --- ~
-~C.91C7-
---1.8565
~ ~-0.9610----,- --~~ 1.0693
1 • 075 0 ~
- 0 • 1 4 <j 8
G. 7744
~ 1 .4935
__ 0 • 94 11 ~~ __
~-~1.2887
~G.4177
-
1 . 1 9 7 2 - 1 . 7 5 4 8 ~---
1.3584_~
0.6807
C.7254
2.5516
1.4651
0.3197
1.0143__
_ -0.1gec
- 0 . 3 3 4 3 _
1.0787
0.4114
0.4595
0 .. 2H7~
1.7113
0.5137
1.7501
-0.C-75C-_
-1.06<j9
1.0éC7
---1.6048
~_~~ 0.C304_ ~,
~---0.. 7238--~c
~-1.24(C -
G.1742 ~_~_1.3308
~1.1934
~-:--, .. G01]__~_~_~_-:-_ .. C.•.82SÇ- -
-1.9634
-
--,~O.J~~4.
-_ ---0.6872 __ -J
~:~-=-c:1 • 8609
:_~~---.:....0.. 664 5-~~--=-_~_-----:--1 .3 6~4 8 ~ ~ .- ~ ~~ O. 1 7 66
__ :c"::": 0 .é 8 97 ~~,-=-~
-~~-:-c~0.2037
-- ~--3.']2CS
~ __ 1.0301
- - c -
0.9492
_
~_ 1.2687
_1
::-~-1.9131 -,--_::c;J.524~_ 0.5486
---0.738.3~
O.7514:~ j
- ~~~-J.3 8 4 7 - --- ;_~:----1. 735 7 --~-c-= -~:cc:- C. 836 5 ~:-:-_~ __::----::D .J-6 52 ~
~
1 • 609-2__-;-- 1
~---:'~-----t~8409
1.3315 ---~- C.b006- -----..:-:-.1.0618
_ -,-L8784_-=-_
i
-==--==:Q._90 16---:- - - -:-0. 85 (6-~-,-::---=:=-:-c_9354--- - -_ -----0... 6961 _
__:-1 • 5 7~.? __-::---j
~=;-;:cO~::735.3,.:-_":~
-2.21C(
1.2663
1.9602
0.2881-_J
_-~-j.1603 --- _C.8675 -
2.1174--0.JL77~
-=_0.-72.29_=__ 1
;~;~;:'.:--~::1-;57 84 c:.-c. - ~ - C• .38 73- - -~_ -__ .1 .4187:-
-0.85 68
-:~--_-_-,=-=1~45.32 --- ~ 1
:---:-_:::-:::~~-=3_0_8a-:-::::- ~---:-1.41 é~---------~-G.22Ç6--,~-c
L5202------,--:-c0.5534_:c::-:---1
=-':-~=c,:-1- 2_4~~--=--_
: G_.8}<;,__
C.-6135 --
-O.1622_~ - ...~ -0.3500__
i
_ ,~~~~-O :Z,5_52-:--~_--~-----1.12t5---- ---.-0 ... 33-49--- - --- -f.]74J~~-~ ---0.6227..
1
['---'"--0 ••17:::15----,-_-0 .. 5417
1.8366
-0.6655
0.1667
_j
- c-
.. 1.... 211--2-=-_::::--- ----:C. 4214
-c .5.1 CO-~-
O. 531 8~.. - .. __ --:-0.2 8 89:.-=-:_ !
~0.(J22_4:=_'==_: __ -C.06SS
C.7883--~--
0.7622-- .~ __-_'1.2490.
--
1-. 1~jJ=--= __--=-,----_0 .221 6
.~. 1.01 48
_
~O. 4724
1 .0']17
___ 1'-_11 01-
·1 • 54 <; 7
1 • 2 6 ç 7
O. 72 4 8
--1 ~ G8 5 6
2. C3 35 _
.- C• .55:! 7 --
- C.546 3
~. ~ 0 • 01 47
_0 • <; 9 35

---

-
161
-
1.1423
1.C770
1.4836
1.6360
0.1463
1.0150
-0.2563
0.8165
C.5030
-0.1C90
2.5491
0.1212
1.3694
2.3186
1.8452
1.6894
1.C021
1.1617
0.0513
1.8663
0.7157
0.t908
1.0303
C.9497
1.3667
1.0450
1.C145
1.4047
1.0990
0.5428
1.0975
0.5073
0.4359
-C.5304
1.0487
- 1.5252
1.4747
0.S071
1.5932
2.2177
1.6046
1.3460
1.3539
C• .3433
1.6710
0.4205
1.2505
1.3038
2.0646
0.0479
2.2988
0.8814
0.4906
1.8092
.1.7158
0.9193
-1.4249
C.0920
1.0210
1.8669
0.9041
1.C167
1.8484
1.1294
1.0773
0.44.35
1.8521
1.4326
1.4619
1.8213
0.6890
1.4172
0.5913
0.8002
0.9936
1.4200
0.8816
1.7641
1.6511
1.1560
G.8898
1.7485
1.3461
1.1887
0.7458
1.1494--
-'-C2.4003ü.3467
0.6410
0.7310
_c_- G. 1 257 --- ---~c1 .t 79 et
1. 4048
C. 5956
0.3102
,--- -- -1 • 94 4 6 -
, --~ • é 9 9 8
-
-- 2 • 0 5 0 8 -
- 0 • 2 0 6 1
O. 7 9 2 6 -
. - -- - 1 • 4 203 -
-.- O. 3 502
1 • 5 4 3 8
0 • 5 760
1 • 3 5 7 1
---cO.7281
1.-1548
-0.2085
--0.5785
-0.1860
-O. 2 74 4
- - -'=:-1. 2 361 -
- -- 1 • 93 1 2 -
1 • 39 4 6
1 • 093 3
-- ---0 .1-505 - -- - - -----1 • 3 8 5 8- -
- ------0 .. 6622
1 • 6 5 2 8
1 • 53 3 5
-1.4465
-0~2334
1.4793-
1.1517
1.7974
-0.6651
1.2786
0.5858
1.7639
1.4C93
1.0624
0.7503
1.5128
0.5526
1.6214
0.9393
1.3441
1.3050
0.4305
2.C830
1.1143
-
1.909G
2.2952
1.4891
0.3673
--- 0 • 6 6 8 4-
1 • 0 9 9 3
1 • 5 4 C1
- 2. 0 3 1 7
1 • 8 2 7 0
0.6423
-
1 • .3593
1.7812
1.8793
2.7828
-2.2194 -
0.8776
1.5874
1.0615
0.5823
1.0975
1.3961
1.5440
-G.0512
0.3114
-- - O. 5 627 -:-::
-_-,-~ 1 • C2 4 8
0 • 826 7- -
1 .0469
- 0 • 6376
~-
0.8518---
-~0.éC14
1.9934
0.4220
0.8367
__ - -- 1 • 3190-
0. 7689 - -
-- O. 71 44
1 • 8887 :
1 .81 39
- , ' 1.9709~1.1275
-0.0334
1.7945
0.1478
0.8288
0.381.3
1.0908
0.7277
1.2990
1.8695
0.1904
2.1731
0.4648
0.9315
0.8090
0.6663
-0.1725
0.8945
_1.1289
. - O. 9 5 8 8
O. i 3 7 0 __
1 • 2 6 9 9
0 • 2 6 8 9
1 • 5 5 8 8
- 0.2518_
__1.C271._
0 . 1 8 7 6 - - 0 . 8 8 8 9
.2.0117
rc:':---c:.:..~0.8284--~--~,--0.7757
-
-1.1919
1.9710
-: ~O.4851
J:~-;6~~:~~~~ :::~:,-~ ~ ~: ~~~~
--~:~-~~ ~-~-
~: ~~~~-
'. ~: ;~~~
-;------;:1.498t
1.3606 -
2.5908 -
L0515 _
__0.4799
~-~':':='=1.0038 _
_;:_0.4451
0.6438
0 ; . 8 7 8 6 - 0 . 8 3 2 4
=_:
1 . 0 8 5 1 _ _ 1 .6460
1 .4910 __
O. 3390 _
__ 0.261 L
r=' ;-1.2856
_
1 .6957
1 • 1 895
1 • 01 31
-
0 ~ 9 1 98
F~~~~~:~~~~ --- --,-~:~~~~.---
-~:~:~~
~:~;~~~--:-:-
~:~~;~
t:~-c::_:.-_=:P~5-089-- :~-- :_---.1..6.194 - -
--_0.5937
-_ 1 .0935 __ ---- _--0.9696
-+.=-.:.-===1 .• 70 58::.::..._~
_ 1 • 56 7 4 - __ _
9. _6496 _
_ _1. 4 3 5 8 -
0 ~ 7 5 1a
1;?Hj.~s-)_oJJ~~~c~.--::~:-::::~:~;j~---~-:.~-c-~:~~-~~-::-- ---~-~:i~:~~~;----:---.:-~:~_~~~-c-
-::==-~O •. 2 04_5_----::-::..
--0.5413
1.9427 _
1.6643
- O. 0322_
:c--__- ~:"1 ~3 4 2 4':=~::":' =- - - - 1 • 9024
- 1 • 911 6 =- -
..;. O. 1 763 -
- 1. 3028
______1.4421.
1.9240_
2.4416
__
. .1.7054 _
0.2312 c
1----- 1.1736_-_==-----
1.2859 -
1:.1345
0.8796
-0.0623
1 - - - : 0 . 9 4 8 4 - - 1 • .6841 - - - 0 . 2 2 0 4
0.9779______ _
-0.7676
Î,

---

-
162 -
0.3558
1.1232
1.0039
0.6605
0.0215
G.252C
1.76S3
1.0823
0.5673
1.5656
0.1919
2.30[3
1.8340
0.8834
1.0565
0.7801
1.37S4
C.4210
0.9110
0.8922
0.0382
0.1417
(.8305
0.7716
1.5505
0.5372
1.4414
1.0012
0.7555
1.1943
0.9949
C.1137
0.1499
1.5797
1.1019
1.1492
C.98E5
1.4057
0.8514
1.4248
0.E148
2.6314
C.5546
Q.3495
1.0826
1.6969
1.7443
0_1420
1.4388
0.7764.
0.7562
0.0536
-(.1542
2.2641
0.947~
1 . 9 6 7 2 C . 5 2 S C
1.6562
1.7407
2.4284
1.4813
C.32S9
(.7098
1.1760
.1.2935
0.6945
1.23C7
G.49EO
0.2957
1.4306
1.1235
1.18<;3
1.8363
0.7849
1.2244
1.5693
1.19é4
2.39C8
0.3982
1.7761
0.3016
1.45C<;
C.7472
0.4611
1.5634
-0.2493.
C.28SS
C. 9597
0.8373 ..
. 1. CB74,.
0.5212
0.2462
·1 • 0 G53
0 • 7345
--
2.0854
0.8082
-
---1.53E5
C.8029
0 . 8 3 7 9 . - 0 . 0 1 2 1 .
0.5359
~.397C·
2.5018
1.8167
D.9815
1.1706
1.46é4
1.1752
1.5459
1.1005.
1.8186
2.J453
1.4920
0.3196 -
0.5442
1.6744
1.j23C
-, - C. 3 5 1 1
- O'. 1 6 5 7
S. 6 2 5 2
0.7585
C.94E5
1.9387
1.633~.-
0.8407
. 1.0851
0.9787.
C• 5 86 1
.. 0 • 362 2
0 • 392 5 ...
1.4483
C.2111
2.1967
0.9649
0.8635
0.7196
1.663E
1.06EO
0.3514
1.1286
1.6587
1.77C6
(.1513
-0.0718
1.7216
0.2962
0.6117
0.2750
1.0076 . . .--
0.·9161,.--
1 • 7834
.. --
C. 52 C1
0.4469
0.7277
0.9886
2.2229
0.3851
1.1233
1.6498,
0.8291-
1.9812
1.05S4
0.6482
0.0785
1.1400 :
1.0757
- -
0.9433
0.4351
.0.7012
1.3905
.0.6703
1.0530
1.1360
1.5417
1.0912
-0.2052
0.3265
1.5977
.0.6043
0.0812_
1.4380
1.1235
-0 • 1 44 2
2 • 1 5 07
1 • 01, 7 5 ..
!
1.3841
1.9217
0.6130
0.6607
1.3721-:
0.5191
1.5073
0.5111
2.0148
1.1402
1.6571
C.12St
1 • 521 4 .
1 .2883
1 • 1 005. __ "
0.7798
1.44C2·
0.9871
1.4083.
0.5418:
0.6979...
1 .33 t B
,
-0.0243
.0.9513 __ ...
0.,6641.---.,-:
j- .. 1 • 694 6
0 • 90 t 3
1.3818
,0.0567.:,'
. ··"1;.5964'::::'.·~
1-... 2.. 1421
_0.5734
- 1 • 1 2 2 3
_.1 • 6 1 0 5
1 • 2 5 5 L_,__
:.
: 2. a41 9~
. 1 ~ 701 8.
o•1 7 2 5
0 • 2 1 8 7
0 • 4 0 6 O·, .;
,-=-.0.6.141
._
1.55<;9 .
.
0.6544.
- 0 . 2 0 4 7 . _ 1 •.1272_,.: .,
..
0.5775=
1.0556
1.3621
.0.2435'
.. '
0.6660:·
t
.0.8473__
1.1054
o• 54 4 6.
1 • 4 8 0 9 ..
_ .. 1 • 0 5 1 1 ,_.. .
0.6082_
1.4637
1 • 1 6 2 2 .
2 • 1 2 0 7
1 • 1 5 1, 5':':
2.9149
C.4155
2.00C9
1.5746
1.0361
0.9854
1.0137
1.3653
1.3770.
__. . j .3699.~'-.o_j
--:0.997.2
0.9796_._
C:-.
-
. 1 • 7326
.:",0.5394 _.... _.. _1 .1, 2J 0 __ ._.. ~
.. ~=1~1462
. . 2 . j 0 2 C
0.6984
._ 2.4592 . . . ._ :.,,1 • .3843'L,·
-'- ~J,"2939::--= . . -C.092-(
C. 84 C 2 _
c=2 ..01 2 2.,~~..-:~=,,~~., o.• 9J~5 4 -=-. := :.~
',- .~O~4263 .--~~
0.981, 1
1.01,18
__
·~0;3167
--:." ...
0.2063:",::::=-==--=-~
... ~o. 0931.=:_.-.-.:0.44 (7
1 • 5 21 4 __ , . . . .~ 0.0392
.. . - O. 1lt 1 8._. _J
"-.1.078 o~·~=:":::',,-=-.__ .' O. 20 é.3
O. 8378 . : 1.085 9·j.::='·
:'. ._ O. 841 6.=,·:, .J
.J • 7843_ -c'.... , 0.. 22 ç S
0.51,86 . . _ .. _.'.9975 .. _._.... 1.5.830.
·1~C;211'~
0.7148
1.9047
0.3272
1.6460
,.0.1700
.2.5165
. 1 • 2 4 5 5
. 1. 1 5 8 0 ..
_ __ ..1 • 05.3 9

---

-
163 -
2.1751
0.5516
0.3446
-0.2499
0.9241
1.7é35
0.8641
0.1141
1.3768
1.5946
1.3005
1.C108
1.1652
1.2303
0.6044
0.7338
2.2394
1.6039
0.4285
0.5C37
-0.9753
1.t216
1.9039
0.7939
1.7212
0.3587
0.7770
1.8571
1.6113
1.8379
1.6076
0.7460
0.5111
2.4812
1.1061
1.4156
1.4118
1.9648
0.6981
0.9370
0.2140
0.5538
0.9876
-0.0000
1.3798
2.2772
2.0640
1.2320
1.2252
0.4585
1.2709
1.2062
0.6728
0.6034
0.5163
1.8394
0.6809
-0.4818
1.2932
0.9467
1.9951
0.5287
1.2658
2.0448
1.3723
--- 1.1812
1.6730
-0.8491
0.8565
1.8128
~.0516
0.Ç689
1.1643
1.1237
0.5929
- -1.0720
1.2618
0.5318
-1.6891
1.8824
0.9733
1.7615
1.7133
-0.0480
-0.8912
-
- _1 .6186
O.S 943
0.5975
- 0 • 6904
-1 .1 799
--
1.7090
1.6647
1.0843
1.0297
0.2826
- -- 0 .501 7
1 • 4319
-- O. 1 26 1
O. 7839
1 • 9668
------0.8836
1.7156
0.4885
1.9990
-0.1737
---.---J.2669---o---c--,:,C.7053 - - - 0 . 2 0 3 3
- - - 0 -
1.5669-
0.1381
--=--
0.7341
--
-1~--4871
0 . 0 2 5 8 -
1.1258
0.2110
---,---2. 1253---c
- - - - 1 . 5 3 9 2 0 . 7 3 8 5
--' -1.4370
0.7895
- -:. 2 • 3 3 8 1
: : 1 • COD 2
0 • 9 4 7 2 -
2 • 5 6 4 7
C• 9 4 2 1
.-0.3045
- - - - - - - 0 . 6 2 2 6 1 . 5 9 8 6
-0.9274
1.4732
-~.6103
1.1006
1.1611
1.0549
-0.1594
1.8174-
0.2613
1.2015
0.4951
0.7212
2.0244
~.6302
0.5933
1.4352
0.3414
_____- -J.43D1---.--0.C350
---1.4384
1.5093
0.7C91
:_c~_:,::1~6269-:--
0.5002
-0.3517
0.2223
2.7450
é-=--==-_-=0.5965 -.----c 0..48_50
1.. 03.35
1.0355
0.6592
:-cc:~-l~O8 4 9----·------- O~ 2 1 77
1 • 0611
.. - 2. 3992
0 • 5 768
:cc-c-·O •.9~47 5--~-.-·-1 __ 3 51.9----
1.11-47
- -- C. 7589
1.4283
~.--c:'-==O.;7282----.::-.--.:..:0.9019-.
0.1868
--1.1916
0.3542
-------0.. 8843- -------1.2994---- -.---1.7014. . 1 . 7 1 9 5
0.7902
; ---
0 • 4 5 4 6 .
. O. 4 0 2 8 .
0 • 9 2 6 3
1 • 03 1 9
O. 9 CO 5
~-:--,---c:C • 9 Z8 4 ----: -- -. O. 4994 -:-
-- ._ 0 • 4 26 8 .
O. 6646 ..
- 1. 308 1
:: -.-,-1.4978. -- -.- ..- " " 0 . 1 0 2 3 - 1.9358
1.6541
--0.3309
;--_0.4857. __ ---..--.---.1.5235 - -
.. -1.88J9
.. -0.9299 .
-0.4313
i--
0.9334,- -. --=-
":" 0.3041 . ----
.
1 .0367
O. 7539 _
0.6992
~-::.-=2_388_9.---- -.-0.. 8824-:-_--------0.-8628- --
-1 .. 5884
-
0.1t73
(:.:-;-=:.1 • .sS9 3---- --.--O ...G 825
- ..:_1 • .7 6 4 1 . ~.: -- 1.. 05 55
-.. O. 5 C5 0
~==),.. 303}_.,- ::c:-::-.,--.t..6 6:f~ :--c .. ---..-0.. 4 4 59--c-ee:--:.- - O. 7. 22 9 -. --: - 1 • 1042 ._
1--='--1'--1823-
-
0.6721-:.-
-
.1 .. 3123---.:. . ..-.-:-1.3096
---0.3711.
I~_O.]22.6
. _ 0.23] 3_____ _ _.1 •.1 018 ____ .--1.3253-- ...~ 0.5473 .
1:=-=-:-
.
.--.- - . -.- -
..
. . .
[--=- :.:..~ ..6465-::.-.--;---._·1.-9378
1~3064_-.:_ -1.0216 _..
0.6757
.. _4582
2.•.1-427---
0.9294.
1 .5966 ..
- 0 .100 2
1~::::t~~2.;;2662___
~;:.L.5t81.:
-0.6070
-1.6991_
.._1.1058
1·-;:-::::,Q.9-516.---- _
.0.9952
_
0.2107
. 1 . 6 9 5 7 _ 1 . 8 2 1 7
r-:C-":··~.J)-.~890=-
.--'.2741
2.6565 ..
,--0.3455
__. __ 0.1134
c -. __c),~~ _1.:l-5_ - - -- - - 0 • 1.1 71 - - - . 1 .7.9..3 3 . _ .. -- - 1. 7.302_ . _._ _._. _1 • 5 6 1 2
1·.ê:,,:,:O.-J 867·,_ -
0.1755
1.1040
C. 8942 __ . __
1.5329
t~~.-::~.D;33:?1--:----~:,.,:~O.. 7_1422. U>12 .
1. 2923~ .:-----=-=:.-,--.1.J 212 .. _
.
.0.. 8.182.__
0.C330
1.1047_
0.0664..:,
1.1C32
~-:.--=__ .-=Çl.~l]-J3,--=--:c--_--=-- .. 0.8032_ -
0.7994 .
1.4644 __
:1..0871
HO
_
• •
1_-=--==_:0.0584
. . . 1.4593
0.7037
0 . 9 9 1 6 0 . 5 4 2 1
1
.
- - - - - .. -
,._==-t!.~.-~.9_9 = __-:-
1.83.90 ._ _
_
2.0284 _ _ _ . ,0.9687
_1.9866
L:c~~~_-ê:_l-~D'258---==:-:'>::_:·2.-C 0 6 5 :
_ 2;, 8 0 0 6 _ 1. 3861
_
0.5974
___1 .. 0 45.1.. _
_. _ 0 .. 2 2 1 4
1 • 639 2 .
. . _1.. 3 9 9 8 _
0 .. 7 é 88

---

-
164 -
0.7326
2.76E8
1.4208
1.6345
1.8097
0.8267
1.55~C
0.8799
0.3777
1.4132
0.3451
1.164C
1.7395
0.7922
0.9482
0.8100
0.49~<1
C.1288
0.0910
- 2.1995
0.9228
1.38<;E
1.2284
1.1459
0.7456
0.2057
0.7376
C.7928
3.1904
0.9410
1.7087
1.3935
1.2690
1.2457
2.1690
2.~086
3.47Sï
C.50C3
1.0040
0.8097
1.2665
O.23E<1
1.0834
0.1828
0.0875
1.8981
-1.44it4
0.6614
0.6277'
1.1773
0.690<1
1.6924
1.4488
0.7479
0.4405
0.3281
0.9145
-
1.0138
-0.0774
··0.5893· -
1.1939.
0.9957
0.7431-
0.8315
-0.2077-
0.8435-
.1.9012
1.2442
0.9545--
1.1518.-
1.8476
1.4131
1.5135
1.1049
0.9913
1 . 5 0 3 6 , - 1 . 4 7 5 8
1.9367
1.3570
0.7721
1.3772
0.37C<;
1.0920
1.0276
1.2898
-o. 321 9- --
C • 29 ï 8
C• 6 564 ' .
- 0 • 1 080 - -
- o. 3 ~8 7---
-0.;0915 .. -'.·-'.~.c-.C
0.8531
0.1344
2.5834
-1.161-3
. 1. 1 359-_-:.:-
- - -1. 2 5-S <; .-
1 • 3 1 CO -. --
- 0 • 00 5 8 -.- - -- - - O. 9 2 5 4
2.-C424-::~- 1.48<;7--
1.0389.'
1.8632
--2.1374
--
-0.7858-·~-----C.4433 -.-.--
C.931-.3-~ -
--1.7775 - - ...,2.5172
O. 822 5 ,..~-_.c.
-
1. 922- ç
C• -5 4 ç 3
O. 5798
- f. 4 b6 2- -
-----0.43 96 -~--- .. -
C. 1-5~ 7------ --- c. 7-67-9 -'
. --
0.7972---· ..- 2.3429-,--
O. 7 0 8 7 -,..:..' - 1 . 4 5 4 3
-
1 • 2 5 1 1 - - -
0 • 4 0 3 6
- O. 5 4 4 9 -
0.8964---
-C.7-02~",,=-,- - C.5732-
1.1515-
-·----0.7136
2.-6130-
1 ' - 8 4 6 5 - 1 . 2 4 8 0 ·
-0.3577
-0.7857--
1.C702
C.282C
1.2466
1.2831
1.2732
2 • 8498 -
..
- 1 • 54 C2 -
O. 734 2
0 • 94 1 5 -
-'
O. 8289
,0.5655-- .. - -,-2.403-7-:-- - - - - 0 .. 8671--
0.4111.--
0.1365---
-1.0715-
-
-0.-81f1:.·
-0.3809
8.8326.-.--.---1~3272
1_ 5481- .. --'
--:2.0815=-c· -.
2.2867.
1.4371-
,-----::0 •.1-151 c-.c-
.0.5136
-
- - ...1.08-1-5---- . . . --O~4924-
0.2463----'--.---1.4467:.
----1.2':065 -.=-- --:=..,--.c2 • .2 84 9 -=-:---
-
0.!t7-3-7--- ..- 0 .. 09 97--c.=.-c:----.:. 1 •.1500-,.- ...-
- - O~ 255 L: .
, ::'0 ~33 7.1:--.-.
G. 7279 ..:. -
1.3543:.-.--:-:. --,-"1 ... 8116-...,.=--
- --0.8225---. .
.:-c--O.-952C-----
-1.3434.---
1.4519=-=:==-_---0 .. 1487=:-.:-.
0.9163=':.-"--0 ... 5243
0.7845
-
0.4084-,-',-:.-
0.6277.".:':':':".
. 1.4407-:-_ --'--c--c-l.52E7----:.,.--_ -- .. 1.2013
2.0123
0.5645 -c-
1.. 0477-
.. -0-.387C
1.7183
1.8379
.1.1145:-:-
_1.1874.--_=-C.815Ç
-- -..._=-.. 0.0393
-
.. 1.0202---,c-.:.-=--_1.429§._=--:-
___ -....:.1 .. 6898_ _ _._.==1..2.13 6--, _,__
2.3913
0.. 4464 __ ~.
~ =-....:--L. 4 2_11 ,~~:-_
---=.0 ... 928 9--:- --:.-~c:-::..c .5':>21--=-:-:-- .--O.. j 3_42------ -
. O. 5 2 ~2=.-- -=-=--=-=-.:=L.. 21.65.-=-:-
~ __ == 0.. 7132 _c_
- -·~'-:'~C·~:-2 n-5 :.c.-= __ .'_ - 0.1 422__ . _ _ 1 .926 S=-c,=- :":-=.:-..=1";;3395:'-;-:,:-: .
L_-=:il. 0_3 0?=-==.===.O.J~2~,ac--.=-- ---c- _1 .i>81 5.-,.---- -.'- O. 6j-J_8-:--.----=-=-::O. OJ.=~4.==~
~--: -~1 ~11 2 6';:-~-,-- --' L -3 5_i -1=---':'_.:...:, .:0 '--4 962 .-
. 0.9 04-6~::':'=:=~~-=--'=::T-~4 43"4-:"=·:..ë":::"':
--=-=--::-0.. 09~ 6__-:==-:-:=--:=-=-G-.,.8)=1~=- --.-.--C• .98C5-c-.=------ O.• 45 90.--:--~.::--=-=1-.~.~.u.O==__.
~__=_-1..-84 48 ~:==;:::'__'-.::..:;::o. -63.1_9_==:'=-:" __ ,.:... 0.7_846 . _ , __ .. 1. 026 7 __~::'~=':=:~1 .5 199::~~~=:..,
-....- -=__ Q.5 ~ 5 0 ---:-:=--= -=~0 .. 1.:2 ~L_.. ...-- --0.52 2-1.,,-,..-- ......_=--_..'1 .7.2..13_---=--~-. __ .J~5 Z::?A_=_=_·
'=:~-1_.; 1261~~-=:; _.:.:__.:.1.20Cj ':"__ .
. _ 0'.3060:=....:.:
. 1.4170,,==,:_,,:'.. 0.• '62.7.5 '=...:.
_.0.6601
.
0.30C2_
0.7.317 _
-0.01.1 2_ . . . _
0.823.7
.
-
-
.--
.-
--
.
~.;~-_O. 5685 ..:._:...·-.:..:--:.:'-O.;.o7_0t L_ -
. 0.9490 _
0.6646..:=-_;:::"-::-'-0 .. 67_9_1.==.:'._
_ _-:---:-1. 3~5]--~--.c-:.=.-~C.-1 1~2.___ .. __ 1. 359,8 =-______
-1 .. 1125 _
. 0_356~=--:-=-_
:..: ,;O~ 50_42=:::::::=: ;__'== C. 81 7L,,·.c __ 1 .. 3552 _:
_ 1.56 5 4~:·._:.·;__...:._1 • 1058=::'.-= ..
.- -J-:-~9"6$_-=:..:::...:.:..--=::__ .::,D..:? 6E.j__ ::..:::..... ----.1.~D93 L .....
0 ..;-951_3_.::...~-__==,=_ 1,...:.4.0~-=4
....:. - - .
0.;=065 L:..:.::,=-_-=_'.:l .• 38 <; 7__ ,.~
' .. 1 .489_1:_ ..
1 .199-2 'c:-, :--oc~.1 ;-01.1_6 =-=== ._
-=--:O!,4.~01==-=~==C. 9_9 E4-:-c::·c __ -c-- .1.. OJ~==8 :
__ .. 1. 0 7_9~=-=-c:-::.:--:-__-:- __.1 ...,.lQ!t-J--=-:---
°
2. 1 7.06 ::'~::::-~-":·:: .::-1 .~ 4 çj _~; .
__
O. 7568.:' --.
__ 0.7. 190.:-:.
..:..=_.:.0.5] 8 9 ~-,-:=::::
_-:-_:0. 70 1,9=-:--=--=-=--=O-.-'.Z-~.1-:_-:._._._..-1.J ~ 0.2:_:--.. - _o. _ 1 .1.2...1-9.-=_-==-=:-=-:-0 ._0 2==~.4=::::
_
.~-::__.c 0.; 8 81 5==:_~~-:.~":::'::.:J.90 é 9 : _ .-:.-
__0."+1 82 .c,=-
=-. 1.25 52 -~~:._:::=:"~1.20 36:'-~.::..c:
___ .2 .. 4.1 3C
.
1.23ï 5 _
._J. 26.1.3
-.
.. 1.3037
.1 .1688
.
-
-
..... -_._.. -
-"
-
-- -
-
.. -

---

-
165 -
H13
2.2542
2.S445
-1.3799
1.6075
2.3180
0.5011
1.6967
3... 11 88
2.1602
0.9100
-1.0138
3.Ç626
1.7797
1.0460
1.4117
Q.6144
1.C247
C.7771
3.0195
1.C848
2.7572
0.8698
1.5587
2.8935
1.3339
~ 2.5349
1.4249
2.705C
1.0615
0.5871
0.3356
0.2481
1.4908
1.1031
1.7144
0.6835
1.4798
0.8283
C.6572
0.9325
-0.9491
1.3033
-0.1457
-C.8585
1.1887
0.5358
1.7870
0.8232
C.7212
1.2480
2.4955
-0.C544
0.7797
1.5497
2.4743
0.2878
1.7864
1.0142
1.1140
1.6501
1.0550
1.2857
2.5627
C.3214
0.C903
._2.6447
1.8944
0.8106
-C.0392
0.C922
0.7792
0.2821
1.4063
2.0576
-1.C682
- 1.2597
1.1339
0.722C
1.8652
-0.1793
1.6418
1.S242
1.6265
1.0439
0.7711
-0.3124
2.2341
1.520G
1.1574
2.4C78
0.5057
0.7165
1.0276
2.1320
1.4853
2.1511
.0.7702
0.8048
1.3116
1.1<;19
-:.:....0. 8681-
- 0 • 531 2
C.7167
2.0765
0.E890
~~~1.1387
1.7229
C.6899
1.8249
0.4403
:.'_: -'~- 3.. 5525
. 1 • é 8 2 7
2.0483
û.6129
1.3894
--- 0 .. 301 7 -
- a• 5 533
-c. 4401 --
-0.1335
0.8C78
. --. -0.5214
0.1666
C.5712
2.1540
2.3146
_______1 • 4 2 1 4-
. .- O. 2 3 4 4
1.8025
1.7897
0.7169
-0.4676
. 0.3962
-0.2430
1.4767
0.2921
0.3246
2.4611
0.6451
C.6528
2.1858
1.0628
1.3396
0.2544
0.8080
0.2473
1.8975
2.(889
0.7085
1 .801 5
1.7293
0.0429
C.2538
1.0133
1.0553
2.6879
- 1.1629--
0.C206
2.1527
- 3.2582
2.2C25
-1~4307--
2.3428
1.9974
1.9953
2.8319
- - :- .,. 0 • 3836 - --
1 .. C4 3 1 -
--
2.2856
C.7196
0.5173
~.--- O. 5448
1 .2432
0.9175
1.1833
1.3633
--- - 1-. 1 945 ---:- -
- 0 • é 549
2-.6860
-0.0750
0.7 E.1 5
1.. 2836
1.4999
1.0671
1. 5602
-0.SC48
,-0.5480----1.1594
0.3436
1.0422
1.5787
3.0266
3.6252
2.3345
1.7711
1.8549
1.0746
0.7315
0.8650
1.2679
0.8302
0.9274
1.1960
1.1543
1.9365
0.9633
1.8387
--1.3915
0.7208
-
3.3518
2.0257
=-0.6057 _ _ 2 . 7 2 4 6
2.5259,
0.7449
-0.3450
_____1...4516 .
0_.5421
2.5469
0.1432
-0.7799.
: .'~-:~ J~ _9 9 5 4
:1 • 1 4 00
2.0951
1.7944
1.6390
__ ::-::-_::-1-. 2 2 83 . __
'. - 0 • C2 51
C.0581.
2.9515
__ 1.3754
~>.::"'~O~0684
.. _O~S930
1.9887
2.0383
. 1.4530
~. --2.839 2
_. 1 • S 0 61
_
--1.8897
__ c. 0473 _ _
.1. 7674
~O~2234
1.8201
1.4570
-0.6094
2.5743
. __ ---1--1327
__ ~0.1189
0.6509 .
0._1997.
.2.5951
_",-=:~~:_.1 ~7.3 37 -
.... :-.:0 • é 1 67
1.3493
__ - o. 8 53 2 -.
0.6324
-_~:---::-).. 5.117_
----0.0969
2.0119
.0.6039.
0.9157
0 . : : - -
-.
- -;:~-':~2~.1 92 5_ ~ _ .
:.. 0 • C 3 81
1.8100
_-0.8227.
0.2493
c:.:--=-~ ... e2 74_ ------ 0.4662
1. 2564
.1 .6657.
. _0.59.11
~-c_--:::::~2..;383 ~'_ __
_1 ._ 4 1 42
0~0724_
1.8740
0.5169
[----==~..:1 ~t~6
.1~8935
2.841T'-
_·-c:
-. ,,_1 .7654
0.5167
_
!__ :,:~1:;.8 884.::_
1 .4851 ,
_ 0.0100--·
1.2792 _
2.6385
'.:--=--=-.::-0 ..,4t() 9~ ---c-,.. - .-- .". 0 • é 010
__ 1 .559_1. __.
C.4938
_1.2527
-:;:-:_-::::D-~'62c24_-:.::= :_ ..::~,:: 1.3625
,1 ~ 6880
1.3748 .
1.3843 _
_____ 1.. _9055
.---0.C289
-0.3248 __
c. 7283
2.1405
_

---

-
166 -
1.8527
C.574E
G.9244
-0.9016
0.6638
0.3246
1.5815
-C.0770
2.0132
2.6345
0.8203
C.3212
2.1144
1.924D
1.5877
0.8338
0.34ES
1.2663
1.5314
2.C372
1.3745
2.984c;
C.6691
2.0990
1.2551
o• 5 4 1 1
2 • 246 6
C• 1 1 1 4
1 • 11 7 3 0 • 1 C4 0
2.2579
0.7154
2.2559
2.1158
-0.2825
2.3591
-1.56(3
-1.10C6
u.5742
-0.0753
1.9573
2.0131
2.1396
1.4577
0.1511
-0.3055
-0.1471
2.11G2
0.3162
2.7704
0.3121
1.9845
-C.0189
0.0098
1.1260
2 . C 8 3 1 1 . 2 4 5 6
2.1256
2.5499
1.5617
-0.5037
0.88S2
C.0655
-0.0636
-0.6421
0.6511
1.2717
C.0711
-0.8970
-0.1691
1.4354
1.4117
1.6046
0 . 9 0 3 9 0 . 3 9 9 4
0.4197
2.327C
-C.3071
-0.6117
1.4322
0.1288
-1.284S
1.7232
2.3844
1.9596
0.8136
-C.6423
1.5292
1.9446 _
0.4376
0.0869
C.9738
2.8581
1.3151
1.5591
, - 0 .. 2395
0.9931
2.2181
-0.1715
1.0022
0.4587
C.42SS
-(.0235
1.5092
0.8532
O. 8 7 5 7
-1. 78 1-3
- --
2. 03 1 7 --
-- 0 • 0664
O. 24 5 3
0.8626
0.6834
1.0554
0 .. 3123
1.2311
2 . 1 3 6 1 - 1 . 4 9 S c ;
2 .. 8221
1.8143
1.6686
1.8589-,~.~~92
2.0022
~0.6010
0.7474
0.1589-
1 . 6 8 6 4 0 . 5 1 9 8 1 . 7 0 2 6
0 .. 4833
0.7358
2.24c;5
0.1879
1.1019
1.7103
1.7134
-----0.2247
0.4381-
0.4500
2.1526
0.4324
2.8662
-C.0045
0.7591
0.7393
1.3056
O.91c;S
C.6332
1.00e6
1.6411
1 . 4 4 5 3 2 . 6 8 1 7
0.3299
0.0729
1.6421
-0.0220
O.3aS9
C.l051
-
1.-S133
l.ê750
2.2595
2.5229
C.9058
-
1.3721
1.0519
- 0 • 0 1 5 7--- - -- --- -- C• 1 4 1 c;
2 • 6 8 9 8 1 • 0 1 1 3 -
-,. 1 • 9 6 6 0 - --- _
0 .. 5 4 2 2 - 0.5893
-( ... 3984
1.7110
2.0632
-0 .. 1 5 2 2 1 . 2 7 3 4
0.2422
1.7562-
.1.7395
0~8484
1 . 7 1 c ; 6 - C . 3 1 5 6
1.4296
2.1308
1 ... 17 5 4
- C• 4 65 9 , - _ 1. 7 4 22
_ 1 • 9 0 0 2
0 .. 5 50 4
0.9492
0.6676
-C.0210
1.5750
3.0117
1.6757_
1.6839
(.7089
-1.2660
1.6611
1.3152
1.72E3
G.6548
0.8217
1.4144
1.2434
C.. 654C
C.2487
2.0626.
1.4508
0.4003
2.2748
1.1779
0.4102
0.3501
2 .. 7379
0 . 3 9 4 9 - _ 0 . 6 9 1 7
__ .1.1815
1.8708- __
,- - - 2. 497 7
~_1 ~ 753 7 1 • 951 2
1 ~ 5232
1. 2976
o• 4 59 6_
,0 .1 6 8 C C . 0 1 1 7-,-_ ----=-_c- _ 3 • 0 2 0 4
__ _1.. <; § 1 6 __
-0.-4058---
,1':'515_0_
-_1.2563
__
1.7244
2.7436'-
----D-.5 7.6 Z
-
J .. 55 C;_C; - c 2 • 89 C0--- -- - - --O. 594'. - __
0--
_1 .. 5621_-
- - 0 ~·5 1 23
2. 7 aE1 0 . 9 573
-
_ _ 0.5346
O. 4236
-- .2 • 3 5 4 4
_
c. 4 0 9 5
_,
1 • 7 70 9 _
_ 2. 2 3 2 8
0 • CI 360
1 --.1.,9915_--= __ ,2~4242
2.0479 - - -
-O.235L_~O.. 7640 -_!
1-- 2 .. 09-57_ - . -C.2234
1.0645__
-0.0913_-,-,-0.8833
l--:~=.2 .0318_ --:-- - -,1 .3729=:-:_:_1 .4314
_c...,:_= 2.371 6__ ...:- -,:::__0 ~ C0 6 6
1~:~~~.7:~}59~~:-~----_--c~ •• 64 21 ~-Cl-- ----- -:" C. 6086. ----- - -0 • .6 756 _------ __:-:-~.. 1616 - -
_ 0.7956
2.1119
-::,_0~8042_'
__
c_~_... 1_17e:-_-
--- 1.4291--_1;,-6404_-
1.9670 -:..=...::
,1-.-2182
_,--,=--=-1..._1:27.6:.., - -=_ ..:c~ 1154.c_-0.1507
.___
1.2952-:,,:...:..:
:..0.29_43'-
___1..7.604
1.6676 _
-
1.8794
0.3858
0.4703
~.--~~1~~·_9~449_~_:.:-.:~::-~.·=--~-~~-_~_1._-·4727__.
_2~.6554 ..
-·:' .• 2904--::""--
".1.1254-
;
i
1...11t3.3._ -
1-.3 6~ 4 - - - _ 1 .1.983 _ _
2.. 67.7 9
.
1 • 05J 3
i
--
._.-
-_._.
-.
. .

---

-
167 -
1.1134
0.4991
-0.5966
C.6833
-
1.0148
1.9597
0.8243
0.4291
1.4551
0.9215
3.8466
1.8101
0.4493
1.4035
-0.3184
1.6147
-0.2665
2.7562
0.3707
0.7350
1.9375
0.5667
1.7264
-0.3001
0.8377
-1.3160
0.7604
0.2746
0.1170
-1.1774
--0.737Ù
-0.C159
1.7374
C.7782
0.6634
_0.9524
1.C955
2.0586
0.3572
2.1123
-0.155E
0.4295
0.7436
1.5490
0.Ç957
..
0.4410
0.6027
1.5451
-C.1179
0.5893
-0.2784
0.4645
0.5281
0.7785
1.0194
-0.0209
1.1453
-2.400C
0.0251
0.4949
-a.ca47
3.1765
0.8767
1.8695
1.0C08
2.1521
-0.1544
2.6529
2.2437
1.2305
2.2574
2.4758
0.0344
0.7637
0.8467
0.9Ç98
1.4850
2.2206
1.6157
-1.3738
0.1031
1.E625
1.8619
-0.4517
0.8025
1.8595
2.4668
2.6296
0.9262
1.6036
J.3793
0.S005
C.1339
0.8042
2.6089
1 .92 a2
1 .438 9
~_ - 0.23 as
1 .9944
0.21 65
~1.0957
0.C811
0.1031
1.2178
0.9821
-.,---~:0.3-193~
0.7020
--.-1.4202
1.5700-.
1.5197
1.9448
1.1580
1.0999
2.2191
0.7724
.-,,-:--.1 .. 3103--------- 1.. 3767----------... 0.7737 -
0.9564
0.5301
-. 0.0257
0.4609-
2.6167
-1.0965
-0.7575
.... -2. 17,133 .
- - 2 • (; 7 86
-
2. 533 5 -
-G. 6902
1 • 9250
- . - -1 • 3 6 6 1
. ---1 • 3 8 9 4
1 • 0 4 6 9
a•6 4 9 5
2 • 1 7 56
-----0.1138__
0.8704
1 . 7 6 9 7 C . 7 0 2 8
-1.1564
2.8699
0.7581
0 . 8 0 7 7 1 . 2 1 2 0
3.0231
-0.5259
-0.6607
0.1770
C.8124
1.4141
-1.0847-
0.1961
1.8071
1.7716
2.1292
_O. 2 1 6 3 , - .
1 • 7. 2 3 7
-: 0 • 2 4 3 5 _ _ _ __
_0 • 6 3 6 8
1 • 1 9 4 1
.-1 .. 0750
1.3168
3.7151 -
0.0625
-0.C822
_-=-__:-~_.1_707_ -
. O. 9308
--C.3397_ . . .
1. 0581 -
--1.8831 -
_-_..:....:~0.2139-:-=-
0.3149
_ 0.3448
_2.3689_::
2.3338
c -----1.3936 - - - - ::-~o. C9 2 2----0.9644 - ---------0 .. 3132
- 1.4520 --
-O.GaB7:
0.3177
0.8259_ : _
1.3705
0.2816
____
0.8422.
.-=-__ ----2.291.8
__ 0.6093
_1.0813.
0.7392
0.7820
2.9136
2.7084
1.5215
1.8376
:
0.2204
o_1.4465_~
3.1158__
1.. 3596_
0.C706.
- __: 1 • 5 207_
0 • 38 64
. 3. 2 2 7 5
0 • 89 5 7
1. 7 44 3
____ .D. 567.4
0.6578
_
_ C.. 325 4
~-_._D. 9132__
1.4113
-
_.
-
.
- -
:2.4475
-.
0.7806
0.7750
~O.0551-__
2.6796
- 2. 6_j-4 9
---,_0.,-0.4989____ ___
_._ O. 7_337:_ --o---:-:c _0_.. 8692 -:-
-
~_O •.12 3-4 __
-~:--
2.'0945 . :~~~::'-1.1024.
0.9531 --------:.:;:-1.0818- <_
'. -1.1001 -
~c::::-:::~D .8l84-:~e-:,:::==~-0. ~129--:-::-:_:__:::-_:_:::1.U-7-9--_~:_ -:-:'::7.1 .. 735 8_:::--:- .~_.. -1. C164- __ -
:-= __ =.0. 8318_.c.::
---'-
2 ._4 2_89
=---:_0~_ 2.25-82
--'- __:1.. 4056 _ - _ -__ 0.0660 -=-
_
~~-_=_-=()..._-Q9 ~ l-: ...:_---:-__ -.,-1.-7_8 5 O_=:~ -=-= - 0.. _1 613~:-:--:=,-G .. 47-81 c. _.-::::-:
2. 9046
~c~:::::_:'~-2';5292 - c
_c.
-=_=-:
0 .S50 Le:_ ___ - 0 .. 0235;:_- - co"--C": 8 6 91 -
- __ ·__ 1.• 641.1
L:_-:-:-=-=1:.2252.
__
0.6078_:___
-0.7127-:.:-----:-- 0.6244__-:-
1.302 B
f·::::::..:::.:=:.:.1~~0612.:_::_
__0.0166 -
1~5443 _ '~-=--O~B933 .
-_
1.3393 __ .
[
1.4489-
-_0.4027-__
0.3110
-0.3751_
.=0.1633
t -
::---
- --,
. __ - ' .
- -
f:-.:..::-:·=-::.1~-::l237:_:-.:
2.0195 _ _ _-1.1499::;:,..::'-.:__:_~ 0_ 1.0439
:.-..::_0.7598.
~~..]73 Z~__=__ - -.1. 5316-- ---_,_~s:..9_96 7_:c_-.----.:- o. -1 251.:::--c_--:--:-o-- _1_•.7..6 8 0 --.
k--=::--·'O.-S.979 :-. -- ---'.2715
. -:G.0622..:_·
.. 1.2291:.
::_ "'::::-2-.0G79
_
·-l--:-~-::-p.9:230-_=__=_----:1 .1257 - _ - _1~3896 ~- __~ _: -2.50 26 -=:-;=_'-: __ ~_O;;3 84 8_:"""
f---~::''''::::; 1.:13 4 9_ -~ -- -:_-~ -- :- 0 • .5 03 3
1.• 5 5 5 B _c-
- .
1.• 52.5 2 :::~_.__ ~.:.::: -..:0. 6 7_1 6 .-
\\=-=_J)...2-~1I---- _---0.55 B8
._. -2.0555 _ - - . - 3 . Q4_6 L~
1. 4 C85
~ -::·~::~2 .04-.06 :::=-:----
- 1 • 3 1 49
_ - a• 43 1 5
1 • 509 2
~-- 3. 0289
1:~:?"_~2~-:'~1_:t=~~~~;~~;~~_-_ 2.-541 5 -0 • 051 6_ - - 1• 7248-
- 0.0 Ç_B 6

---

-
168 -
0.6828
1.1012
1.5697
1.4391
0.8709
1.1291
0.1236
C.4510
1.1353
3.2361
1.1990
1.68~~
0.6547
2.8703
1.3249
1.1607
0.6456
2.0675
0.8720
2.C904
1.1815
C.1346
0.6092
0.8212
0.7804
0.4226
1.197t
C.3053
0.9260
0.9988
0.4105
2.0745
-C.0680
-0.3206
-0.1739
-0.0302
1.6426
1.0897
2.8900
0.7936
1.3510
0.8171
1.1203
0.6938
0.5503
2.5739
-(.3326
1.2014
1.1315
0.25C1
0.6801
C.6041
C.1410
0.4041
2.3644
1.8113
2.64SE
2.4450
0.2207
1.4465
3.3373
0.4271
-0.0696
1.0353
0.7744
1.15e7
1.63~7
1.5496
2.1149
0.1C23
0.4334
C.23(5
2.4477
0.4731
0.C808
2.1390
C.28f3
-C.0384
- 0 . 3 6 7 9 - 0 . 0 4 5 4
1.4222
2.38E6
1 . 6 9 9 2 1 . 1 1 4 8
0.0427
0.5771
C.9861
1.3530
1.8199
.2.9463
2.7400
3.15(9
1.9819
1.5553
0.7085
1.0038
0.25C7
C.2333
0.8990 -
0.0101--
1.1351
C.0617
C.6753
-0.0582
0.6287
1 . 5 2 5 0 - 1 . 2 0 2 2
2.13C1--
·---:-2.2403
-1.7505---:
-1 • 4400 .
- 1 • 3829
- O. 901 5 · - 0 • 02 1 5
- G. 4629 _
- 0 . 0 0 7 9 0 . 8 3 5 3
1.3770---
--0.1622
1.~1c78-_
2.3520
0.9829
1.2~12:
2.4148
~.~135
2 • 6 0 7 2
- 0 • 5 7 7 8
1 .3 0 0 4
- --
4 • à 2 1 5 __
c1 • 1 0 4 5
0.4328
C . 2 2 1 9 C . 6 8 4 0
-
0.8427
-1.9275
0.6052
1.011C
1.0149
.----0.0716
3.0677
1.8006
1.482S
-C.3257
1.2261
1.8004
2. 231 3 - -
C• 84 ç 2
C. 1 8 4 0 1 .4859 - O . 3280
1.605C -
2.012C
-C.OS38
0.7817
0.2615
0.9012___
0.8258
_2.1077
2.9460--
0._9456
o• 9 2 3 é ".
2 • 2 5 7 8
1 • 7 8 2 8
1 • 8 2 6 9
..._-., • 1 4 7 6
--
--1.1871
-
_~C.71C9
- -_-0.23CO
- ----1.3309_
- 3.8622
"
-_1 .. 2325___ _
0.. 6235
1.7_385
__
0.0910
__
0.9982_- __ :~
0.5287-----
2.9273-
- - 1 . 0 5 5 2 _
-:cc1.?625
--_1.36_1.9_
1.6680
-C.15S6
2 . 4 5 7 0 - 0 . 3 2 5 5 __
-1.5268
_-1.. 4990 cc
1.2865
2 . 0 4 1 4 _ 1 . 1 4 0 3
0.2156
_
- O. 1 293
2. 26 E7
1 • 28 7 3 _ _ 1. 99 74 _
1 • 2 576_:
o•167 5
2 • 33 5 ~
3 • 1 07 6 _
- 0 • .5 5 49_
1 • 4337_ _ ~ .
0.8134
C.28~C
1.0990
2.1776_
0.2639
1.0418-
C.8952_
2.3727
1.285J~0.069_6__-- ~
--~O.. 3757 ___1.2666
1.4059_,_
0 .. 6688
--
-0~9j06
:--i
! -- 0.9,263
1.694C -
__ 1.49_98
---- __1.4301.
--1.2258--- __J
L---~~0.S036-
- 1.8095_:
-:1.-8099--- -~~~=_l).5413
--1~8-9036::~~J
\\
1
1...1680- -
-C.09_1L.
.( .. 6063 -----------1.5238
-------2.C837
~
~~:~~iJ.83-50
-'-
__ 1.5022.:-=-
->- _1.1196-~~~_~_~-:.1.131]~_
-__ :..1.1064_~--_-_:
Î-:-O. 4366
2.24 (6
0 .JO C7
0. 9JO 9
":"0 ..-5553--- __
}:i-:,::--c1J~-7 469c
:
__ 1.13 t 3 - C. 4-13 i _:: ,~~-:~':_~~--1-. 56 88-,::,,- :_-: 2 .:3~1-66--:~~ :~
\\.
0.3361_ _
2.6715
C.4759
-0.457J
2.4307
!
1~;:::~-iJ.. 5837-
1.43CC
!.2495
- -- ---1.1466:
<::"0 .. 41.-88- __ 1
1-:-__--:-:1 .1:83C_ - - - _----C .. 6041
c:. 0241
--- c=--o. 42.84
c~-:c.;"0.~060:_=- _;
I=--co.j .. 21 02 _
C• 3324
1. 71 56
-- - - O . 4941 . , _..::.._:~ 0 ~ 3674
_ j
'-,.:--:--::-J .,3618__ ..._J. 2699 .
1 • 4 a8 4 _ _ ------ 0.0924
l.. 5-970 ____~
-:--1~6587~ -
C.4719
2.8018 . ------.2.1443-:~..:---~.::.D~9-35_3-.:_~~.J
-=:""::;2.. -2 b 9-3 - --
- _ 0.0524
1 .268 3 :~:_ ---__.2.0964
1..9 _488-_-----!
-.--~-....:.-O ~-4238 . ---~C. 57 ~ 4 _ _ 1.5186 .
. ----0 ~82 97-_' .c ~ '=.:-0.7 72 9~== __1
______ 2.. 569.6
(.5 8 ~ t -
.
C.. 4752----- -----0.3896-------------1.356.9 __ 1
-
-
.
.
- -
.--...
-. -.
-
-
.
1
_,
O.2990..:.;;..cc--.::.-
1.0237
-C.6269
:.--0.4850_ ----0.2505~__
_0.5444-------
--- 1.083t
1 . 0 2 2 0 . ---2.0385
0.9h32_,_

---

-
169 -
0.9133
1.7847
C.5858
C.3544
0.2E62
0.3374.
-0.C612
2.9350
2.1035
1.2335
-0.3343
1.<;388
0.5850
2.0333
-1.4202
1.0296
1.5866
2.2383
1.1374
1.6600
1.1816
-0.5714
0.1227
2.2311
1.0493
1.2~33
1.C029
-C.1661
1.8378
0.8170
2.0473
0.4638
1.0210
0.2806
-0.6640
.-2.591.,8
1.<;430
1.8745
3.1879
2.0343
. -
0.9238
2.C951
1.3766
1.2476
2.7623
--- -1. C5 9 5
2.4129
2.0325
-C.2707
2.C596
0.5050
1.4664
0.2998
C.9150
C.3467
2.7864
2.4303
1.5674
1.1967
2.7073
2.2922
0.1955
0.9157
1.4131
1.3797
0.3528
1.2597
1.2620
1.2732
0.6<;02
0.3776
1.<;711
1.9979
1.7785
0.9808
0.6543
2.C657
-0.0850
2.5401
0.2312
1.1022
0.2054
0.5292
2.3035
0.7213
0.2504
1.2434
0.2113
1.8430
1.7569
2.4329
3.2076
0.7967
2.0714
-0.1113
-0.7959
--0.6576
0.0294
-C.0011
2.7713
0.1482
1.7478
2.5556
-0.7463
1.4413
2.0282
1. 7405
0.9946
2.7296 .
3.2384
0.1046
0.7215
2.2847
2.4602
2.3119
1 .02-97 _
-1.<;517-
-- 0.81 23
1.7750
1.4163
1.2230
1.5951
1.8985
0.2448
C.9490
2.6216-
-,1.4312
3.3847
-0.3390
1.C502
1.1927
-0.1094
-C.0885
2.5122
-0.9705
1.2258
1.4495
0.6236
1.4299
0.0119
0.8360
1.S74B
1.3217
1.8105
1.6855
0.7538
1.8694
1.0290
1.2482
0.7389
1.8204
-0.4055
2.5859
1.4315
0.3005
-- - 0.6377
1.5349
0.5392
3.2060 -
0.8514
- 1.7076
0.1155
1.3459
1.0974
-0.0457
1.. 2833
1.2978
1.0682
0.8234
1.1667
0 • .3133
1.6378
2.4632
1.4654
1.7C27
-0.5438
1.1398
1.1980
1.8032
0.6996
1.0855
2.5342
1.6537
-0.3406
0.5806
.. 2.2445
0.<;563
1.1688
1.3029
2.4121
0.1938
1.1958
-1.1209
1.0198
1.3390
0.6213
1. 1 360
1.4977
0.9893
-0.3267
2.6813
2.1185
0.4628
1.2666
0.6702
,
2.0710
,
0.<;661
0.8458
2.0252
2.7234
-
t
1 • 3 1., -9 -~
.1.2176
1.8045
- 2.0245
-0.1256
~--._.-1.1282 ---
-0.7067
0.841 7- -
0.3893
-0.4941 _
1'-.' -
! --, ,-- 3 .3 424
-0.1619 _
1.6397
3.0097
2.3264
;-:~----- 2.1 C16
1.1095
1.3399
-0.2628
2 • .3568
1--:.::::-: O. 6963
0.6602
1.1503_
1.0339
1.6358
l-:--:-~1.1714
1.1274
1.6907_
1.. 2494
0.4466
1
-_1.2472
0.3953
0.2923
-1.1022
1.1768
~ c - ._-:-::.l.. 8 (; 4 6
1.7917
C.8281
1.9627
2.8640
L~:,:-<1 .9792
_1.6060
1.6172
0.1586
2.0750
i____ O. 2701
1.4681
1.5450
2.6431
-0.2t76
!;.<~_2 ~9811 _
0.<;353
0.. 3713
2.2744
2.1397
L
0.9_901 __
1 • 7197.
-0.2040
1.1369
__ 2.3578
1 - -
. . . - -
-
(:.:
:0;;'9681 :-_
1.1306
2.3310
1.2933
1.2181
\\ - - _·0 ~ 303"4
2.3364
·1 .7309
1.7731
2.2926
1
_0.6576 :
_1 • 7 OB 7_
0.5166
0.8181
1.0973
\\_
J.7127~
_0.9357
2.2094
2.0462
1.3317
; ._D~94 74:
2.1868
1.6061
1.3789
0.7396
1
1.. .3222
3.1276
C.1636 _..
i
-
0.5884
0.7183

---

- 170 -
2.1028
1.693~
2.1411
1.0629
2.2687
-0.6620
1.5658
-0.21t;1
1.2458
-0.C183
1.1292
C.46(C
-C.9575
3.7664
1.0937
1.7611
2.4642
-C.1070
1.2350
0.9533
0.4091
C.4016
1.1352
1.4346
1.71.35
0.7017
1.685<;
1.9482
1.3343
0.6605
1.6252
1.1212
2.1551
0.8156
1.9275
2.6983
C.6237
1.1315
0.2084
-0.3594
1.3893
C. 1 H 7
0.3311
0.9659
0.<;645
-0.5227
-C.2~.31
1.4362
-0.1399
1.1291
0.8256
C.4815
2.3602
2.0062
0.6259
1.1934
1.2678
1.1759
0.3599
.. 0.1520.
-0.2557
1.5435
1.8718
2.2222
-0.2139
-0.0014
C.3373
C.1549
3.3486
0.3485
1.2686
1.06<;c;
1.4966
2.4131
1.5078
0.3669
0.9777·
2.3428
1.0502
1.2065
1.2148
-C.5529
C.7809
1.8188
1.C215
1.5232
0.266C
1.3911
2.1959
1.6239
0.6456
C.71C2
3.3460
1.7778
0.1246
1.1272
-C.611C
-C.8193
1.2201
G.2570
0.3264
- 0 •.0241
2.1331
0.4046
2.1891
-0.2286
1.2075
1.1942
1.9794
-0.2929
0.7078
1.452<;
-0.0854
1.5839
1.3856
1.1090
0.85<;6
2.4969.
-(].6144
0.6551 -.
2.3490
C.6224
1.6330
-0.0819
0.6586 .
.--. -: 0 • G4 2 8
---
4.1676
.1.-1500:::--
1 .0332
.--- 1 .4943
2.4243
1.8640
0.4550
0.7288
'0.7477
1.6618
2.1683
C.87C5
0.7677
1.9858
2.3202
1.585C
0.53C1
1.1957
2.3743
0.9645
0.89CC;
1.0132
0.6679
1.9419
0.7245
2.852<;
1.4908
2.4924
0.0791
1.3379
0.9.153
2.7193
-0.0803.
.. 0.7066
1.9413 ..,--
0.2223
1.7108
0.8998
.1.7607
-0.7813
1.7072
-0.6682
..1.8574.
--:--0.4620 -
1.4570
C.932<;
0.5487
-0.5708
-O~a420
0.7533. - .
- _..-
1 • 28<; 1 ..
0 .. 1466
2.2246
0 .. 5620 . -
0.7767..
-1.1H6
2.3139
-1.2972
.-0.0961
1.4209
C.2714
.C.3993
0.43.07
-
0.0802
--.
-0.3691
-0.4375
0.8010
0.7634
1.4659
1.2966
-0.0170
1.1279
-1.0186
1 • 1 234 '_
1.2654
1.89<;C;
1.4958
0.7093
1.2300
2.5981
0.4624
-1.1252
-0 • .3580
1.. 0971.
O. 1 767-
1.2844
1.1122
0.6165.
-0.3058
0.0269
2.2168
1.2253
0 .. 4820
... 1 .9228
-
-0.0598
2.9832
2.3102
..
0.9.383
1'.1881
0.789 L
1.6542
C.27G8-
0.~781
__ .__ 0 .. 9S0 9
-
-0.2816
-0.1323
-
0.8706
0.7768
' __T~9011
0.4385
-- --
1.. 7436 __
1.1083 _____ .
._0 • 7 5 .3 7 .
. -
1.38Z0._ ~;
1.0991
-0.1727
-0.12C4.
.' J. 94 3 2
1.25.36
i
__ 1.. 3219
1.08<;<;
1.6921
0.8921
. __ 1.7196 -
~
0.8392
_. __ .3.4611
·0 .. 4636
.. ___ 0.1677._
.
-
J~2257 _. - ~
2.1123
2.18(7
-0.1318
1 • 7.3.9 8 .
-.0 .. J838
,
. . 0 .. 7546
-C.25S5
-(.55<;4
·2.9 311.-.··:.· -=-.~.1. 0.31.3 .
.
.2 •.5025
0.42é7
.2.0536
__ .2.175S. ___ _3.1681_
i
. ---
_.. _. -
__ ..1
. .
1.8011
0.13C;4
0 .. 6877
1 • 360 5': ~.-= . ,.' 1 .5301 .
!
1
0.665&- ---
.
--
1.43C;4·
C.. 3819
.-O.090D.=c='·_-- .-- ..' ...7 28D .~ 1 ..
. _ ...: 1.-2848
1.37<;7
.2.3136 .
O.:796Q c >. __ ._ 1.'.304 _ '. !
__ J .. 9 283
1.39CO
__ 3.1139
0.2380._. -
2.2266 __
i
0 .. C9.85
1.7574
C.7416
0.3287
1.<;197
]
.. .-:0 •.6966
__. C. 0 81 ~ .
.1.0484
________ 0.87.11._
..1 • 232 7. ____

---

-
i
171 -
l1
J
-G.5182
2.0879
1.6908
0.5229
0.1109
J
2.4é99
2.1166
2.6231
-[.6342
0.8C72
1
1.7131
G.1686
1.8914
C.4945
1.6220
0.7141
1.3300
-0.6377
C.4981
-0.6C52
0.0592
1.4473
2.4505
1.6760
1
1.2412
-0.1195
1.6633
0.6189
2.0487
1.8765
1.7510
0.C001
1.7983
1.3255
2.2574
1
0.6232
1.5086
0.5088
2.2090
1.6972
1.1966
G.ï461
1.8466
C.4607
2.0C34
1. 0 188
1.t032
1.5468
0.2846
2.6696
,
1.2715
2.4184
2.9758
1.8124
0.1933
0.6279
1.2499
1.886C
2.5956
2.3C01
0.5903
1.6251
2.2341
2.3756
3.6796
1
2.2665
0.<;298
1.9543
1.1953
0.5036
1.2472
1.t782
1.8916
-0.4107
0.1126
-0.4754
1.1424
0.8563
1. 1742
-1.2570
1
C.8926
0.5312
2.5404
0.2723
0.8708
1.567G
0.7730
0.6944
1
2.3891
2.2813
2.5û78
1.29ü5
-0.3850
2.2533
-0.1235
0.8594
0.2136
1.2375
0.7135
1.5380
-- - 2.361 5
-0.C620
2.7997
C.3340
1.0077
-0.8309
0.6249
-0.5857
~C.9543
1.2925
1.0470
0.7270
-1.4961
0.0514
1.9131
---=--0.0266
1.1456
-0.0660
C.9462
2.5666
0.8589
0.7828
1.3835
2.5080
-1.C370
-0.2846
0.8612
1.9086
0.6377
0.3966
2.2039
3.3028
3.0981
2.0364
0.4279
1.8254
1.6270
3.4026
1.1808
0.3559
1
1.1120
0.3056
0.5924
0.9313
0.8646
1.2294
2.C389
1.8152
0.1525
0.0400
1.5187
2. 11 06
1.3800
1.1254
0.<;<;07
1
f
-2.2177
1.5699
1.7440
2.1952
0.0144
\\
Q.9525
1.C493
1. 1 7 1 5
1.8835
0.4078
- c - - O. 3 <; 7 7 ~
2. (005
C.5201-
1.2415
1.0627
--
2.1251
1.S255
0.6008
1.7355
0.7472
--:---- 2.2642
__1_. 4743 _
0.6156-
0.6834
0.5637
--0.1693
-0.3173
1.0275
0.7979
0.4<;14
f
-- -~O. 6320-
_0.4445
2.4671
--
2.0653 _
-0.3832
1
1.6007
2.4089
2.4222
-0.5912
1.5436
1.74 [,5
2.4401
3.1871
--2.1247
-0.C031
1
1.3571
1.5191
1.3006
0.9327
-0.4267
-
---1.03?-O
2.C939
-0.0187
1.0747
-0.7710
.- -
- 2.8026-~
--0.4593
0.1606
-0.6974
_0.9969
- 2.2-085--
0.9104
~0.1722
1.6503
.1.9648_
1.5402
1.1222
1.3449
1.4390
0.5356
[-- --
0.7224
2.~954
1.9781
C.2817
0.3<;01
;:::.:.. ---1 • a7 09
::2.C 0 3 7
2.4111
0.8090
2.1474
,
----==-_-=- 0 .'-8 10 --
--O. 7846
2.3436
1.9889
_'o.
-- 2.31 59
;::'_=-~::._1 -. <; 83 4
O~ 7-399
0.4009
3.2443
1.2597
~c :-c::-- 1 .] C6 3 -
--1.7008-
2.4990
0.6708 -
1.0156
i':::::--~O.0280
0.4625
1.0886
-0.3369
1.6546
1
l--- c2 . 9. 500-
--2.6422
1. 4414
1.4316
0.3250
F~--: ,-=-1.. 49 7 5
1.4042
0.6343
0.5341
0.4084
r
- t>:_~:~-:_;l
1
__
- __ ~ 1-
0.6460
-1.0322 -
1.5297
-1.0296
- 0.4263
1.4901
2.6145
1.6439
1- __::,,,.1--.368 0 --- 2.0778
0.8887
- - - O. 89 9 4:-_:-___ :~___:_ - -- ~?.2797
~.:..-_=: __1 .1 81 0
--
1.C616
1.3437
- 1.2851
0.5189
:- -=0-=-;1 .2J 04----- - 1.4843
0.4307
- - 2. 1 0 1 2 -- -
2.3800
_~:~1 ;;.0 6 79 ----
2.2055
2.1360
-0.4061 -
.-1.6230
-
- ____ 1.9993 --
1.0983
0.5256
--1.3333
1.3662

---

- 172 -
0.4155
C.OHé
1.1141
0.7233
2.é73J
0.8297
1.883E
(.8220
0.8726
-0.3193
0.4367
1.67<;5
3.2741
2.285.3
1.(798
1.3527
1.7825
1.35<;4
1.3944
1.2515
2.2881
.3.04~1
1.81(;7
0.1244
0.4487
2.C799
1.284C
.-C.8435
-0.5760
0.5656
0.7580
1.0322
2.4613
2.0214
0.8767
1.2294
1.07;7
(.5091
0.1859
0.2298
1.7536
-C.0321
2.8338
1.0559
0.<;095
0.7018
2.0646
1.2047
0.17C3
1.2921
2.C57~
2.2H 7
-C.1184
-0.4404
2.1481
0.C907
C.5461
C.06C1
1.1174
0.9855
2.2372
C.4139
0.3083
0.7135
1.C900
2.~715
C.21<;1
1.2844
2.8444
-0 .. 8599 _
2.5227
1.1923
(.5988
-C .. 2235
1.3086
1.2158
1.0247
C.2912
0.6753
.-1.6701
0.6307
1.1831
1 .. 3028
1.8883
1.2381
-0.t':33C
C.13"5
1 • 9692
0 .. 5354
-0.2196
1.7387
1.28"7
-C.5450
2.7674
1.175~
1.6608
2.43U
C.5479
0.6168
1.6436
0.4124
1.83E7
0.4009
2.5712
1.3089
2.C55C
""C.14<;7
.1.8591
1.5227
1.2515
0.7887
1.7419
1 .. 0879
1.6958
0.4453
0.6705.
1.5926
-0.3718
1.0362
0.6217..
2.109C
C.9712
1.6576
-0.2550
1 .. 9673
2 .. 7550
0.49C8
1.2830
1.9877
1.. 4747
2.6102-
2.11<;5
-0.0878
..,.0.0211
0.2492
0.5495
1.91'"
C.6C77
-0.6323
1.2901
0.4967
1. 18t':E
1.6291
0.0146
C.6244
0.8862
1.25Et':
C.4492
1 .8006
1.1803
0.5411
1.. 77~E
1.34[7
2.724U
1.3296
.3.8703.
.C.2629
2.5511
1.9358
1.1586
1.0855
1.1263
1.6337
1.6507
1.6404
1.1025
1.0771
2 .. 1639
.-1.1154
1.7141
1.3175
2.697C
0.6712
3.2125
·1.6612
-2.2043
.. -G. 46<; é
û. 8758
- 2.567.4
0 .. 9844
_ _
o .
0.2785
1.0835
1.1668
-0.7938
-0.0391
-0.4711
Q.29 <; 2 .'
-.J .8591
-_-0.39.33
-:-0.5414
1 • 21 91
~C.03<;1
(.872"
1.. 2305
0.8779
. .
2.238"
..,.C.005C
.-C .. 4550
2.5462
-
- , .9480
2.4359
0.69"<;
2 .. 4123
.0.1354
2.0339
0~0.O914
_."._-
3.2953
-.-, .46 C8
-
... 1.3345
--..1 .. 1842_0. ·c
,
,
0.7206
,0.3.65<;4
1.7138
2.0945
-2.2752 - ---
.- 0-::-0 .. 8564
.
1.9047
-' .
. C. 9332
-:-__.0 .. 2083
__ 1. 7.D29---c _
0.1613
1.3432
,. 2.1739
1
0.S065
-1.0317
1 .~ . 0.8323
-c-_-C" 37é 1
--~C.1 508
.. --_ -0.2054
0____ ---2. 8378,._
i .0. -0.9950
1.6692
01.4362
1.3171
- -- O. 7.393~~~-
..
\\.,.. -..,.0.039 a ..__..__ .-._..- C. 72 7 a
-0 0.80 75- .- -_'·-'oc:4. 2679
--- -c1_021.4. -c-·...:
i _.ô c 2 • 12 9 4
1.6]45
1.4<;47
.. 1~4611
.-.-.~-2 .1938 __. :
i
1 - -
3.4282
_4 • .6855
. G.385 2
01.1123_
-0.831B._ .
!I- .1 .. "911
c.008e
~1.226B
-0 .. 07300
-00 • 21 0 5~- - ;
l
,- -2.4028
1. 7.4 E(
(.6179
0.5691
. ____-1.3623.
i.:.:. 0 .. 6 6 0 4 _
2 .. 1059
1.7543
00.7427
0~2989
' .
-0.1368 :-.
o. 98 ~ 1 ___0_ ..--1_-1265
.0---0.4485
0- o. 5J 3Z - -. __
. '
o.
,.
-.1 .. 3864
1 .10 ( 4
0.7357.
0.8633
--0.6366--
• __o-~- _0.8807 ,, ______
0 2.4072
__ ___ 1-~ 4 5.9 0
-1 .. 0409
·~-~-=-L.3256. ----_.~
:. . 2.3298 _.--
1. 7028
1.. 84-77 . 00
.- .1.2579::
01.. 0939
___1.. S3 3.3:c:=--c~-" -: .-1 .. 793_2 _. --- - - -- 2.45 B4
-1,.. 621.8:-
-O ..J.n6-.~
-
+._.---- 1.6510
0 .. 1986
.1.2393
1.1464 c
1 .. 5248_
.0.1279=
-
C.0931
C.61C6
0-0.4927_
0 .. 1521.

---

-
173 -
1.5972
2.3174
2.5908
~. 1.0613
2.5305
1.1437
2.5591
3.7053
1.6638
0.5255
1.1716
-0.C172
2.1012
1.6836
0.7729
1.4182
2.5426
1.4149
0.1784
1.1156
1.5690
1.4265
1.2177
-0.3967
0.9964
1.5354
0.5474
1.9807
-0.5655
4.4797
0.6545
-0.C351
2.0158
0.8124
1.2332
0.4184
1.ï078
1.8077
-0.2457
0.1484
-1.2054
1.1352
0.7791
0.6568
1.5346
0.8321
1.2558
2.0612
1.0945
1.9476
C.8582
-0.1617
2.0886
0.1558
0.5213
0.5254
-0.4191
1.7577
1.2078
0.3391
1.1124
-0.3441
1.8512
C.6637
1.8282
1.5114
0.6519
-0.8109
2.7943
1.7667
-1.3379
1.7724
-0.5743
-0.8850
1.6569
0.1407
-0.2504
0.4444
1.1760
1.0944
1.0531
0.1665
C.7660
1 • 71 0 3
1 • 760 1
0.0015
2.4238
0.6928
0.8815
2.8343
1.0596
2.1677
2.8713
-1.8949
1.4910
0.8587
0.9025
-0.7335
0.8244
2.4282
~1.C608
-0.(126
-0.0838
1.4227
2.0892-
-2.1298
2.C659
1.2283
1.1494
0.0711
0.3873
1.7299
-0.1548
0.7946
2.5020
0.9386
2.1394
0.3682
2.5484
-0.5875
1.4917
~1.3547
-0.6302
1 • 9 2 4 7
- 0 • 1 3 7 5-
Q.7228
1.8095
-0.2995
1.2881
-0.0323
2.7307
-1 .8848
.. O. 7292 -
1.7372
0.8027
3 . 0 3 7 8 - 1 . 1 0 6 9
1.0303
3.3648
1.0229
0.1028
0 . 5 6 1 9 1 . 9 7 0 5
-
1.0018
1.7895
1.9873
1.2517
1.3391
1.1858
-0.5668
2.2e62
0.C404
1.3974
C.3778
0.7C41
-2.5851
2.C161
0.5195
1.7347
0.1559
---- -~1-.727.-3 --
---0.2862
.-1.7392
1.8416
0.6866
2 • 01 13
-. - -. O. 3 8 51
- C• 844 3
-C.0159
3.6251
-U.5242
,--.0. 3633
1.1549
- 1.1577
-
0.6146
--
1. 2 2 90 : . - 0 • C2 26
1 • 1 9 4 7
3.1260
0.4958
1.03D7
1.6144
1.2721
0.7585
1.7248
0.7143
~0.9649
-0.0671
-2.0567
0.1744
o•<; 39 5- .
1 • 5 387
2 • 11 89
2.1449
.-
0.8037
0.3194
0.2446-
1.0001
1.1525
0.9629
1.0754
-0.3840
0.2792
0.6225
1.5511
1.8249
-0.4844
2.4572
2.0506
-0.8143
0.3642
1.8620
2.3793
1.0054
-0.9592-
1.0105
-0.7757
1.1595
0.7513
0.6724
·,--··3. 11l1--- - . --0.9367
.- ··--0.9085
1.9557
-0.C953
~. ---~.c1.9138
· : ' - - - 0 . 2 1 7 7 2 . 2 0 9 3
1 • 1866
.. 0 ~ 3 <; 21-
-c--:c:-t.5448---cc-- .-;-:::-2.C704
.. 0.3068
. o. 706 5 -
1 • ,2-56 9-
--1~3696 <-
-<O. t 332
1.-5573 .
1.5534
0.1~88
!-===·O. 7061-- =---_-C. C 0 5 7 1 . 2534
.. -1.5760 . . . - -1.1268-
f=~~;'==--2-,; 03 9 7_:..c-:~
2. 4601
1 • 5488
-1~8113
O~6385
;:=.c_ooc-c1. 76 7 9 --- . -- --~ 2 • 7 5 5 8 -
- 1. 00 4 6
-1.9676 --. - -- --0.4815
t-= --:2 • 934-0 •
1 • 8 5 4 3
- 1 • 2 1 2 8
_ 2. 1 1 55 1 • 2 5 9 2
-= --:c 1 .0 3 67 - 1 . C9 9 6
- 0 • 0 3 2 6
..c- 2•.1106 - - c · 2.2925
,- .... .:;-;,.~O.2C84
1.5021
3.4973
o.1 6 1 9 -
.. - O. 1 7 3 1
--::'c::.:1. 561..8 -- -
- O. 1 677
. - 2. 2 5 1 5
2 • 1 6 0 4----.c -...--- ",1 • 9 1 6 5
·~.:.='..'=-~:cr~- 606 2
~ 0.0-835
1 .2566 --
0.9538-- --:7~. 1.-8757
_____-_,0,·. 81] a-cc: _
0 • é 9 4 0
2. • .9_2 6 7--
1. ~285.,. --c:-,-...c-:c·1. 5701
;':-'~~""O~c~4 4 1---, -- ': - 0 • 3 844
1 • 2 5 76
.. - a.2410 - _.
-cc-1. 2554
:c-- ---..0 .7B8 0
. -- O. 8225
_o. 81 69
__ __ 1 • 7768 __
- 1. 2323
. -.,....0 ... 2525
. 1 .7695
0 • 6789
1.0943
0.4456

---

-
174 -
0.6762
0.3533
1.3098
1.2311
-0.2943
0.9355
2.4154
C.2668
1.4748
1.4004
3.1459
1.4493
1.4836
1.5449
1.35C1
2.6092
-C.1üE7
-C.0758
1.2615
-0.3873
~O.187C
C.9511
(.2252
0.7382
2.4122
2.1193
C.1794
C.5636
3.6183
1.1519
-0.2820
-C.0512
C.1184
0.4028
1.e347
1.532C
1.99CE
1.2G64
2.27a6
2.1473
2.C173
2.02(7
1.5584
2.1357
0.8665
0.9031
2.0445
2.1783
1.6509
2.4602
0.452C
2.42C3
1.7e44
2.0660
O.189E
1.0523
0.507E
-C.2590
-0.5070
1.2493
1.7728
1.9152
1.2666
0.6683
-G.649~
0.9445
C.122C
C.3735
-0.3466
O.E944
-0.7192
1.7841
C.5467
0.5459
0.6480
1.3289
C.39C7
G.6762
1.5932
-0.5856
1.859C
C.95f2
1.6814
0.6128
-0.6566
0.2984 -
1.3125
1.0280
1.4988
0.9813
1.4565
2.0847
1.6190
1.2481
0.5406
1.4166
C.99(2
1.5C53
1.30B7
0.6137
-1.C801
C.7037
~C._~?)7
_~
0._4...9.9;:l
0.2424_
- 0 . 4 6 8 9 C . 8 9 4 5
-C.1429
3.39181~3393
1.3026 -
1.4759
1.5540
-0.3452
0.9989
2.6111
1.8133
1.1627
2 . 3 5 2 4 2 . 7 4 8 1
0.7974
0.3031
1.0073
2.2287
3.2963
0.8503
2.43E6
0.4561
0.5001
_1 .. 6928
- O. 2977
- a• 11 49
C. 771 5
0 • 81_39
3. C44 B
0.6861
1.7622
1.4689
0.2457
0.4497
0.957C
0.6773
C.4905
1.3252
0.6932.
3.4345
2.32E3
1.4644
-0.8531
0.7973
1.2078
C.07C3
1.4625
1.5151
1.5008
3 . 7 7 6 3 1 . 8 8 6 2
C.7229
1.0221
0.8596
-- -- 0 • 4 7. 9 4
3. 1 3 2 4
C• 9 1 4 7
0 • 2 5 6 6 -
-
- J • 1 3 9 8 __
- --- 1 • 2 09 7
C • 8 4 4 C
-- C• 8 8 6 5
0 • 86 4 9
1 • 5 7 8 8
-- -- - 1 • 897 6-
2 • 6 6 7 5
2 • 9 6 3 6
1 • 7 3 7. 4
- 0 • 1 706
0.4045
1.2242
0.3739
0.0187
1.751'2
1.4623
2.961C
C.3469
-0.4806
1.3231
- 0 . 7 0 5 0 - 0 . 1 4 9 8
0.7133
1.6178
2.2779
0.8503,----- ----1.0372
-
1.6022-
1.7587--=-----0.-7437
0.9857
---- 0.42CC
0.7954
0.2526-
0.5692
1.7425
1.8696
1.3970
2.5676
0.4780
1.1753
-0.8954
2.1433
2.3159
1.2718
1.3770
C.84(8
-C.28C1
1.-1356
1.7269
2.1021
1 ..-4148,
3.1145
--0.3075
-1.7143
-----1.C039 --C.46C9-~--_--0.1430------
0.4270
----1.-5056-----
0.6925 --,:;"..::=:;:':'(.7374
-'C.5420
-:2~-4438
--1.5965-
0 -
-
f-- -:-0 .. 2925----,-0.5722- --
2.0901-- -----0.5462 -oc ----0 .. 3088
_
,. . -1-. 2690 --.-.
.- 1 • 62 1 ç .-
0 • 37 c; 4
. - ..~ ---:- ·:'"0 • 9"689
1--. 7465
1
! _- _':" 0.2016",--:: ---0 • 833 8 ---,-.1 .07 e4 -- - -
c: 0.3257-
--- -- 1 .8685
-
:2.3258 ::--
--0~5753
0.7957
--:-1.1451~-~: 1~:856-9
--0.-464--2 ------ -C. 51 29
-- -- C. 51-78---
-----2.1475 -- --~---=_-1. 9431 -- = -
1-';=2886'1.39~3
C.1049
1~7084
-:::D.5689
-0 .. 6159
0.0965
0.7193
---0.3529-
-
---0.8520-,
--~:0'-4838
0.6823
1.0330
0.6225
--:-0.6433
l
_1~-5766
-C.5016
1_.6257
---2.0291
-----=-~O.1784- -'
-._0~~909_
0.8425
t.6191
1.-9225
--c1.2593
.--:..:.:.1.8382_--- c----
1.06C5
-1 .. 2414
-1. o362 c-::c-
---1.é946----
.-.::.:~0i.'2 4 2 8 - 1 . 6 6 e9
1 .81 24 - 1 . 3940
- 1 .-1 233
-,0-.-2985-
_
-1 • .1043 -
1.1294
__ .1.22J-2
__ -1.2572_
~:7960
1.697C
0.7555
0.7010
G.4987-

---

-
175 -
B l B LlO G R A PHI E
ADAMS F.G. and BEHRMAN J.R.
(1976)
"Econometrie
models
of
world
agricultural
commo-
dit Y markets"
Ballinger Publishing Company.
ADAMS F.G. and BEHRMAN J.R.
(1978)
"Econometrie
modeling
of
world
commodity
policy"
Lexington Books.
BANQUE SUDAMERIS
(1981)
Etudes
économiques,
"Le
marché
mondial
du
cacao".
BARTEN A.P.
(1981)
"Methodological
aspects
of
macroeconomic
model
construction".
CABAY Editeur.
BASCHET J. et DEBREU P.
(1971)
"Système
de
Loi
de
demande
une
comparaison inter-
nationale".
Annales de l'INSEE (6).
BATEMAN M.J.
(1965)
"Aggregate and regional
supply functions
for Ghanian
Cocoa:
1946-1962"
Journal of Farm Economies,
45, pp.
384-401.

---

-
176 -
BEHRMAN J.R.
(1965)
"Cocoa
A
study
of
demand
elasticities
in
the
five leading consuming countries 1950-1961"
Journal of Farm Economies,
45, pp.
410-417.
BEHRMAN J.R.
(1968)
"Monopolistic cocoa pricing"
American
Journal
of
Agricultural
Economies,
50,
pp.
702-719.
BELLMAN R.E. et DREYFUS
(1965)
"La
programmation
dynamique
et
ses
applications"
DUNOD.
BILLINGSLEY P.
(1979)
"Probability and measure"
Wiley.
BROOK E., GRILLI E., WAELBROECK (1978)
"Commodity
priee
stabilization
and
the
developing
countries"
Banco Nazionale deI Lavoro, pp.
79-99.
CNUCED (1980)
"Accord international de
1980 sur le cacao".
CYERT and DEGROOT (1974)
"Rational expectations and bayesian analysis"
Journal of Political Economy, pp.
521-536.
DAVIDSON R. and MACKINNON J.G.
(1981)
"Several tests for model specification in the
presence of alternative hypothèses"
Econometrica, vol.
49,
n° 3, pp.
781-793.

---

-
177 -
DREZE J.H.
(1974)
"Bayesian
Theory
of
identification
in
simultaneous
equations models"
Studies
ln
Bayesian
Econometries
and
statistics
DREZE J.H. and RICHARD J.F.
(1981)
"Bayesian analysis of
simultaneous
equation
systems"
CORE D.P.
8106
ENGLE R.F., HENDRY D.F. and RICHARD J.F.
(1980)
"Exogenei ty,
causali ty
and
structural
invariance
in econometric modelling"
CORE D.P.
8038.
ENGLE R.F., HENDRY D.F. and RICHARD J.F.
(1981)
"Exogeneity"
D.P.
81,...,1
Department
of
Economies,
University of California, San Diego.
FAIR R.C. and JAFFEE D.M.
(1972)
"Methods of estimation for markets in disequilibrium
Econometrica,
40, pp.
497-514.
GILL and DUFFUS (1981)
Cocoa Statistics.
GOLDBERGER A.S., NAGAR A.L.
and ODEH H.S.
(1961)
"The Covariance matrices of reduced form coefficients
and of
forecasts
for a
structural econometric model"
Econometrica, vol.
29, pp.
556-573.
GOLDFELD S.M. and QUANDT R.E.
(1972)
"Non linear methods in econometrics"
North-Holland Publishing Company
GOLDFELD S.M. and QUANT R.E.
(1975)
"Estimation
in· a
disequilibrium~model - and
the-value
of information"
Journal of Econometries, pp.
325-348.

---

-
178 -
GOURIEROUX C., LAFFONT J.J. et MONFORT A.
(1980)
"Modèles
linéaires
avec
anticipations
rationnel-
l e s : solutions et critères de sélection".
Cahiers du séminaire d'Econométrie, n° 23.
GOURIEROUX C., LAFFONT J.J. et MONFORT A.
(1983)
"Révision
adaptative
des
anticipations
et
conver-
gence vers les anticipations rationnelles.
GREMAQ cahier 8302
GOURIEROUX C. and MONFORT A.
(1980)
"Estimation
methods
for
markets
with
controlled
prices"
Document de travail INSEE n° 8012.
GRALL J.
(1983)
"Le circuit du cacao"
Le Monde du 25 octobre 1983.
GROSSMAN S.
(1975)
"Rational
Exportations
and the econometric modelling
of markets subject to uncertainty"
Journal of Econometrics, pp.
255-272.
GROSSMAN S.
(1981)
"An
introduction to
the
theory
of
rational
expecta-
tions under asymmetric information"
Review of Economic studies, pp.
541-559.
GUILLEMIN C. et DELMAS P.
(1983)
"Nouvelles
idées
pour
la
stabilisation
des
matières
premières",
Le Monde du 5 juillet 1983.

---

-
179 -
HENDRY D.F.
(1980)
"Predictive
failure
and
Econometrie
modelling
in
macroeconomics
the
transactions
demand
for
money"
in P. Omerod Ed.
Economie modelling.
HENDRY D.F. and MIZON G.E.
(1978)
"Serial
correlation
as
a
convenient
simplification,
not
a
nuisance:
a
comment
on
a
study
of
the demand
for money by the bank of England.
Economie Journal.
HOLLY A.
(1982)
"A
simple
proced ure
for
testing
whether
a
subset-:
of
Endogenous
variables
is
independant
of
the
dis-
turbance term in a structural equation.
Cahier
8209
Ecole
des
Hautes
Etudes
Commerciales.
Université de Lausanne.
INTRILIGATOR M.D.
(1971)
"Mathematical
Optimization
and
Economie
Theory"
Prentice-Hall.
INTRILIGATOR M.D.
(1978)
"Econometries
models,
Techniques
and
applications"
North Holland Publishing Company
JACMART M.C.
(1980)
"Le commerce mondial des produits de base"
La Documentation Française
JOHNS TON (1972)
"Econometrie methods"
Mc GRAW HILL second Edition.
KADANE J.B.
(1974)
"The
rôle
of
identification
ln
bayesian
theory"
Studies
in
Bayesian
Econometries
and
statistics.

---

-
180 -
KLEIN L.R. and YOUNG R.M.
(1980)
"An
introduction
to
Econometrie
forecasting
and
forecasting models"
Lexington Books.
LAFFONT J.J.
(1980)
"Essays in the Economies of uncertainty"
HARVARD University Press.
LAFFONT J.J.
(
"Cours de th~orie micro~conomique"
T.
II. Chapitre IV.
LAFFONT J.J. and GARCIA (1977)
"Disequilibrium
econometrics
for
busineSS
loans"
ECONOMETRICA vol.
45, n° 5, pp.
1188-1204.
LAFFONT J.J. et MONFORT A.
(1976)
"Econometrie
des
modèles
d' ~quilibre avec
rationne-
ment"
1
Annales de l'INSEE n° 24.
1
LEAMER E.E.
(1978)
1
"Specification
searches
ad
hoc
inference
with
non
i
experimental data"
wiley.
MADDALA (1977)
"Econometries"
Mc GRAW-HILL.
MADDALA G.S. and TROST R.P.
(1981)
"Estimation
Methods
for
demand
and
supply
analysis
of regulated markets"
mimeo.

---

-
181 -
MALINVAUD E.
(1981}
"Méthodes statistiques de l'économétrie"
DUNOD 3e édition.
MALINVAUD E.
(1982)
"Leçon de théorie microéconomique"
DUNOD 4e édition.
Mc CALLUM (1976)
"Rational
expectations
and
the
estimation of
econo-
metrics models : an alternative procedure"
International Economic Review, pp.
484-490.
MUTH J. F .
(1 961 )
"Rational
expectations
and
the
theory
of
price
movements"
ECONOMETRICA (29), pp.
314-335.
NERLOVE M.
(1958)
"Adapta t ive
expectations
and
cobweb
phenomena"
Quaterly journal of Economies, pp.
227-240.
NERLOVE M.
(1972)
"Lags in economic behavior"
ECONOMETRICA,
4à.
O.C.D.E.
Comptes Nationaux,
1980,
1983.
O.LC.C.
(1972)
"Accord international sur le cacao"
O.LC.C.
(1975)
"Accord internatioonal sur le cacao"

---

-
182 -
O.LC.C.
(1981)
"Règlement
du
stock
régulateur
de
l'accord
interna-
tional de 1980 sur le cacao"
Document I.C.C.
20/7.
O.LC.C.
(1981)
"Projection
des
besoins
financiers
du
département
du stock régulateur 1982-1984"
Document EX/36/14.
O.LC.C.
(1981)
"Buffer
stock
account-Balance
sheet
as
at
30
sep-
tembre 1981".
O.N.U.
Annuaire
statistique
des~
Nations
Unies
(1981).
PECK A.E.
(1976)
"Futures
markets,
supply
response
and
priee
stabi-
l i t y"
Quaterly Journal of Economies, pp.
407-423.
PESARAN (1974)
"On the general problem of model selection"
Review of Economie Studies, 41, pp.
153-174.
PROBLEMES ECONOMIQUES du 19.7.1978
"L' instabili té
des
cours
des pr odui ts
agricoles
tropicaux et méditerranéens".
PUPION G. et POULALION G.
(1980)
"Macroéconomie : fondements et formalisation"
Vuibert.
QUANDT R.E.
(1982)
~Ec~nometri~ disequilibrium models"
Econometrie surveys.

---

-
183 -
REVANKAR (1980)
"Testing
of
the
rational
expectations
hypothesis"
Econometrica vol.
48,
pp.
1347-1363.
RICHARD J.F.
(1980)
"Models
wi th
several
regimes
and
changes
in
exoge-
neity"
Review of Economic studies, pp.
1-20.
THEIL H.
(1968)
.
. .
..
"Optlmal DeC1Slon rules
for
Government and Industry.
Vol.
Studies
in
Mathematical
and
managerial
Eco-
nomics. North HOLLAND.
TISHLER A. and ZANG I.
(1981)
"A maximum likelihood method for piecewise regression
models with a continuous de pendant variable"
mimeo.
TURNOVSKY S.J.
(1969)
"A bayesian approach
to
the
theory of
expectations"
Journal of Economic Theory,
1, pp.
220-227.
UNITED NATIONS
(1979)
"United
Nations
price
indexes
for
basic
commodities
in international trade:'
Statistical Papers, series M n° 29, Rev.
2.
VAN DER
HAEGEN (1978)
"Le marché mondial du cacao"
Etudes et Expansion, n° 277 pp.
519-535.
WALLIS (1980)
"Econometric
implications
of
the
rational
expecta-
tions hypothesis"
Econometrica~ vol. 48, pp. 49-73~

---

-
184 -
WICKENS M.R.
(1982)
"The
efficient
estimation
of
Econometrie
models
with rational expectations.
Review
of
Economie
Studies,
nO
155,
pp.
55-67.
ZELL NER
A.
(1962)
"An
efficient
method
of
estimating
seemingly
unre-
lated
regressions
and
test
for
aggregation
bias"
Journal
of
the
American
statistical
Association
(57), pp.
348-368.

---

VU: Le. P'C.é.b.i.de.nt de. la. thè.be.,
J.J. LAFFONT
TOUlOUbe., le.
LE PRESIDENT
DE L'UNIVERSITE DES SCIENCES SOCIALES
DE TOULOUSE,
G. ISAAC

---