A CROSS-SECTION AND TIME-SERIES ANALYSIS OF CANADIAN EGG DEMAND

This paper presents information on some of the characteristics of demand for eggs in Canada using cross section and time series approaches. Data from the 1969 Expenditure Survey are analyzed by cross-section to establish responsiveness of egg consumption to income, family structure, and an implicit price index used to designate different quality levels purchased. Monthly producer prices are used to establish estimates of price flexibility, seasonal, U.S. price, breaker market and inventory effects, and a computed index is used to indicate the effect of changes in quality distribution on price. In addition, a model is formulated from the reinforcement theory of habit formation to lest for the existence of inertia! or habitual behavior in egg purchases. The relevance of the results to market regulation is illustrated as well as their application in price forecasting. Cette étude donne des informations sur quelques-uns des charactéristiques de la demande des oeufs au Canada, ce en utilisant des séries chronalogiques el des coupes transversales (cross-section). Les données provenam de ?Etude de la Consommation datum de 1969 soul analysers par coupes transversales (cross-section) afin de déterminer ?effet sur la consommation des oeufs des revenus, des structures familiales ainsi que ?indice des prix implicite servant à désigner ?acquisition des differents niveaux de qualite. Les prix mensuels au producteur sont utilisés afin ?estimer la flexibilité des prix, saisonniers, les prix aux Etats-Unis. les effets du Marché rentable (breaker market) et résultats invemtaires, el un inclice calculé est utilisé pour démontrer ?effet des changements de la distribution des différentes qualités sur les prix. De plus, un modèle est construit à partir de la théorie de renforcemenl des habitules ?achat afin de vérifier ?existence ?un comportement inertial ou habitue! des acheleurs ?oeufs. La pertinence des résultats sur les règlements du Marché est illustré ainsi que leurs applications dans la prévision des prix.