R語(yǔ)言和Python對(duì)copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可視化理論概念和文獻(xiàn)計(jì)
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=27240?
原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號(hào)
?
本文包含一些直觀的示例來(lái)說(shuō)明 copula 理論的核心概念。以下是腳本及其各自用途的簡(jiǎn)短列表：
首先演示如何使用高斯 copula 來(lái)模擬具有任意邊際分布的兩個(gè)相關(guān)隨機(jī)變量。它使用基本的 R 代碼實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)，因此無(wú)需使用 copula 包來(lái)揭開(kāi)這個(gè)概念的神秘面紗。?
library(MASS) # 用于從多元法線(xiàn)繪制set.seed(206) # 確?？芍貜?fù)性d <- 2 # 隨機(jī)變量的數(shù)量n <- 10000 # 樣本數(shù)v <- pnorm(pq) # 概率積分變換################################################# #####x <- qt(v[, 1], df = 7) # 用學(xué)生 t 的分位數(shù)函數(shù)變換 (smirnov) 第一個(gè) rv，其中 nu = 7y <- qt(v[, 2], df = 15) # 用 nu = 15 的學(xué)生 t 的分位數(shù)函數(shù)變換 (smirnov) 第二個(gè) rvpair.panels(xy, rug = FALSE, cex.cor = 0.7, hist.col = "dodgerblue4") # 繪圖
Python 腳本，可在雙變量設(shè)置中生成三個(gè)基本 copula（反單調(diào)性、獨(dú)立性和同調(diào)性）的 3D 可視化。反單調(diào)性 copula 構(gòu)成了 Fréchet-Hoeffding 下界，而同調(diào)性 copula 構(gòu)成了 Fréchet-Hoeffding 上界。
### 定義 3 個(gè)基本的 Copula 函數(shù) ###Z = np.maximum(X + Y - 1, 0)Z = X * Y定義上限（X，Y）：Z = np.minimum(X, Y)### 創(chuàng)建數(shù)據(jù)點(diǎn)###X, Y = np.meshgrid(x, y) # 創(chuàng)建“基礎(chǔ)網(wǎng)格”Z = upperBound(X, Y) # z 軸上的點(diǎn)### 繪圖###plot_surface(X, Y, Z1
加強(qiáng)您對(duì) copula 類(lèi)和族的理解。通過(guò)使用散點(diǎn)圖，我們強(qiáng)調(diào)了 Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel copula 之間的差異。?
＃ 清理set.seed(206) # 確?？芍貜?fù)性# 創(chuàng)建 copula 對(duì)象normalCopula(param = 0.7, dim = 2)# 模擬n <- rCopula(10000, normCop)# 繪圖par(mfrow = c(2, 2))plot(R[, 1], R[, 2], pch='.', col='dodgerblue4', xlab = "", ylab = "",)
繪制了“copula”的文獻(xiàn)計(jì)量分析使用情況。
最受歡迎的見(jiàn)解
1.R語(yǔ)言基于ARMA-GARCH-VaR模型擬合和預(yù)測(cè)實(shí)證研究
2.r語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)copula算法建模依賴(lài)性案例
3.R語(yǔ)言COPULAS和金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)VaR分析
4.R語(yǔ)言多元COPULA GARCH 模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)
5.GARCH（1,1），MA以及歷史模擬法的VaR比較
6.matlab使用Copula仿真優(yōu)化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析
7.R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)向量自動(dòng)回歸VAR模型
8.R語(yǔ)言隨機(jī)搜索變量選擇SSVS估計(jì)貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型
9.R語(yǔ)言VAR模型的不同類(lèi)型的脈沖響應(yīng)分析
