Cet article compare les méthodes numériques permettant de résoudre le modèle de stockage compétitif. Puisque le stockage implique une contrainte de non-négativité des stocks, les méthodes de résolution doivent être choisies avec soin. Le modèle est résolu par itération sur la fonction valeur et à l'aide de plusieurs méthodes de projection, incluant la paramétrisation des anticipations et l'approximation des règles de décisions. En considérant aussi un modèle de stockage avec rendement d'opportunité, dans lequel la contrainte d'inégalité est lissée, des méthodes de perturbation sont aussi appliquées. La paramétrisation des anticipations est la méthode la plus précise, alors que les méthodes de perturbation se montrent inadaptées pour résoudre ce modèle très non-linéaire. La méthode de grille endogène permet une résolution très rapide si l'offre est supposée inélastique.

This paper compares numerical methods for solving the competitive storage model. Because storage implies a nonnegativity constraint on stocks, the solution methods must be considered carefully. The model is solved using value function iteration and several projection approaches, including parameterised expectations and decision rules approximation. In considering a storage model with convenience yield, in which the inequality constraint is smoothed, perturbation methods are also applied. Parameterised expectations approximation proves to be the most accurate method, whereas perturbation techniques are shown inadequate for solving this highly nonlinear model. The endogenous grid method allows rapid solution if supply is assumed to be inelastic.