三种copula函数的极大似然参数估计 R代码

下面是三种 Copula 函数（Gaussian Copula、Clayton Copula 和 Gumbel Copula）的极大似然参数估计的 R 语言代码示例：

1. Gaussian Copula：

# 导入copula包
library(copula)

# 生成两个变量
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# 极大似然估计Gaussian Copula的参数
gcop <- ellipCopula("gaussian", dim = 2)
fit <- fitCopula(gcop, cbind(x, y), method = "mle")
fit@estimate

输出结果为估计的相关系数值（例如：0.1187）。

2. Clayton Copula：

# 导入copula包
library(copula)

# 生成两个变量
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# 极大似然估计Clayton Copula的参数
ccop <- ellipCopula("clayton", dim = 2)
fit <- fitCopula(ccop, cbind(x, y), method = "mle")
fit@estimate

输出结果为估计的相关系数值（例如：0.3294）。

3. Gumbel Copula：

# 导入copula包
library(copula)

# 生成两个变量
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# 极大似然估计Gumbel Copula的参数
gcop <- ellipCopula("gumbel", dim = 2)
fit <- fitCopula(gcop, cbind(x, y), method = "mle")
fit@estimate

输出结果为估计的相关系数值（例如：0.1823）。