HEC MONTRÉAL

Fig. 5.11: Résultats comparatifs des modèles-iTraxx 5ans-2008-03-17.
amplifie grandement la probabilité de défaut pour des pertes très grandes. Dans un
contexte de crise des crédits pour la période étudiée, ce modèle capture un peu mieux
la structure de dépendance avec une erreur de type e.m.c. variant entre 99% et 102%.
En contrepartie, on peut observer que les primes exigées pour chacune des tranches
supérieures à equity sont assez rapprochées, ce qui est plutôt irréaliste lorsque l’on
se rapporte à la dynamique générale des prix historiques. Le modèle avec la copule
de Gumble, bien qu’il présente également une distribution à queue épaisse, ne semble
pas reproduire correctement les prix observés sur le marché, particulièrement pour les
tranches supérieures. Ce modèle, avec une erreur e.m.c. variant entre 186% et 300%,
n’est pas une alternative intéressante au modèle gaussien pour les données analysées.
Le modèle NIG semble quant à lui être un compromis intéressant entre le modèle
gaussien et le modèle MO ; ce modèle capture en effet de façon plus satisfaisante la
structure de dépendance avec des erreurs e.m.c variant plutôt entre 51% et 106%.
Le graphique 5.14 permet de comparer les distributions cumulatives pour ces quatre
modèles (Gauss, MO, NIG, Gumble).
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