如何使用MATLAB结合Copula理论分析沪市和深市的日收益率，并通过正态性检验及绘制频率直方图来展示数据特性？

为了深入分析沪深两市的日收益率，并利用Copula理论揭示其内在的依赖结构，首先需要准备和处理数据。在MATLAB环境下，可以利用`xlsread`函数读取包含日收益率数据的Excel文件。随后，通过`ecdf`函数计算两个市场日收益率的累积分布函数（CDF），并使用`ecdfhist`函数绘制频率直方图，以直观展示数据的分布情况。

参考资源链接：[MATLAB实现Copula理论：沪深股市日收益率分析](https://wenku.csdn.net/doc/16f8v0mu12?spm=1055.2569.3001.10343)

在对数据分布特性有了初步了解后，可以利用`skewness`和`kurtosis`函数计算沪市和深市日收益率的偏度和峰度，评估数据分布的对称性和尖峰程度。之后，进行正态性检验是理解数据特性的重要步骤。可以通过`jbtest`函数执行Jarque-Bera检验，其结果的p值将告诉我们数据是否足够接近正态分布。同时，`kstest`函数将帮助我们评估实际数据分布与理论正态分布的吻合程度。

通过上述步骤，我们可以获得沪深两市日收益率分布的基本理解，并判断数据是否适合进行基于正态分布假设的统计分析。如果你希望进一步学习如何在MATLAB中应用Copula理论来构建更为复杂的金融模型，推荐参考这份资料：《MATLAB实现Copula理论：沪深股市日收益率分析》。这份文档通过实例详细介绍了如何使用MATLAB进行数据读取、处理和分析，是一份宝贵的资源。

参考资源链接：[MATLAB实现Copula理论：沪深股市日收益率分析](https://wenku.csdn.net/doc/16f8v0mu12?spm=1055.2569.3001.10343)