对于多支股票数据，对股票序列的的建立单因子 Copula 模型的r代码，尝试不同的二元连接Coupla函数，输出参数估计结果。

以下是一个基于R语言的实现示例，仅供参考：

# 导入所需的R包
library(tseries)
library(rugarch)
library(copula)
library(fGarch)

# 读取数据
data <- read.csv("stock_data.csv")

# 对数据进行对数收益率计算
log_returns <- apply(data, 2, function(x) diff(log(x)))

# 对数据进行GARCH(1,1)模型拟合
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1)),
                   mean.model = list(armaOrder = c(0,0)))
fit <- ugarchfit(spec, data = log_returns)

# 得到标准化残差序列
std_resid <- fit@fit$std.resid

# 对标准化残差序列进行概率积分变换
uniform_resid <- pnorm(std_resid)

# 建立单因子Copula模型，尝试不同的二元连接Copula函数
# 示例使用的是Clayton和Gaussian Copula函数
clayton_copula <- BiCopSelect(uniform_resid[,1], uniform_resid[,2], familyset = c("clayton"))
gaussian_copula <- BiCopSelect(uniform_resid[,1], uniform_resid[,2], familyset = c("gaussian"))

# 输出参数估计结果
summary(clayton_copula)
summary(gaussian_copula)

需要注意的是，在实际情况中，可能需要根据具体数据和模型做出适当调整，并进行模型检验和比较，以获得更可靠和准确的结果。