copula 最优函数选择源代码

以下是使用MATLAB进行Copula最优函数选择的示例代码：

% 1. 收集数据并进行预处理
X = [x1, x2, x3, x4]; % 将需要分析的变量存储在一个矩阵中
X_norm = zscore(X); % 对矩阵进行标准化处理

% 2. 选择Copula函数族
families = {'Gaussian', 't', 'Clayton', 'Gumbel'}; % 定义需要拟合的Copula函数族
N = length(families); % 统计函数族的个数
params = cell(1, N); % 存储每个函数族的参数
aic = zeros(1, N); % 存储每个函数族的AIC值

for i = 1:N
    family = families{i};
    copula = copulafit(family, X_norm); % 拟合Copula模型
    params{i} = copula; % 存储参数
    aic(i) = aicbic(copula{1}, copula{2}, size(X_norm, 1)); % 计算AIC值
end

% 3. 选择最优Copula函数
[~, idx] = min(aic); % 找到AIC值最小的函数族
best_family = families{idx}; % 获取最优函数族
best_params = params{idx}; % 获取最优函数族的参数

% 4. 进行模型检验和验证
u = copulacdf(best_family, X_norm, best_params{:}); % 计算Copula密度函数
r = corr(X_norm, 'type', 'Spearman'); % 计算Spearman秩相关系数
u_corr = copulacorr(best_family, r); % 计算Copula相关系数

% 使用模型检验方法进行检验和验证
% ...

在上述代码中，首先将需要分析的变量存储在一个矩阵中，并进行标准化处理。然后定义需要拟合的Copula函数族，并使用copulafit函数拟合每个函数族的模型，计算AIC值，并选择AIC值最小的函数族作为最优Copula函数。最后，使用copulacdf函数计算Copula密度函数，使用corr函数计算Spearman秩相关系数，使用copulacorr函数计算Copula相关系数，并使用模型检验方法进行检验和验证。