单因子copula模型r代码实现

以下是一个使用Frank copula实现单因子copula模型的R代码：

library(copula)

# 定义Frank copula函数
frank_copula <- function(u, theta) {
  (-1/theta) * log((exp(-theta*u)-1) / (exp(-theta)-1))
}

# 定义单因子copula模型
single_factor_copula <- function(x, theta) {
  n <- length(x)
  u <- pnorm(x)  # 将x转换为[0, 1]上的均匀分布
  z <- qnorm(frank_copula(u, theta))  # 生成符合Frank copula分布的随机变量
  eps <- rnorm(n)  # 生成标准正态分布的随机变量
  y <- z * eps  # 生成符合单因子copula模型的随机变量
  return(y)
}

# 生成随机变量
n <- 1000
x <- rnorm(n)

# 生成符合单因子copula模型的随机变量
theta <- 2  # Frank copula的参数
y <- single_factor_copula(x, theta)

# 输出结果
print(y)

其中，x为原始随机变量，theta为Frank copula的参数，u为将x转换为[0, 1]上的均匀分布，z为符合Frank copula分布的随机变量，eps为标准正态分布的随机变量，最终输出的y即为符合单因子copula模型的随机变量。注意，在R中，qnorm函数表示标准正态分布的逆函数，rnorm函数表示生成标准正态分布的随机变量。