用python写一个copula-covar的代码

下面是一个简单的Python代码，用于计算两个变量的Copula相关系数和协方差矩阵：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def copula_covar(x, y, theta):
    # 计算Copula相关系数
    u = norm.cdf(x)
    v = norm.cdf(y)
    c = np.mean(np.power(norm.cdf(norm.ppf(u, loc=0, scale=1), loc=0, scale=theta) - v, 2))
    
    # 计算协方差矩阵
    cov = np.zeros((2,2))
    cov[0,0] = 1
    cov[1,1] = 1
    cov[0,1] = c * np.sqrt(1 - theta**2)
    cov[1,0] = cov[0,1]
    
    return cov

其中，x和y是两个变量的数据，theta是Archimedean Copula的参数。在这里，我们使用了Gumbel Copula。在实际使用中，你可以根据自己的数据和需求，选择适合的Copula和参数。