copula四维可视化

对于copula的四维可视化，我们可以使用三维图形来展示。首先，我们可以使用高斯copula和t-copula来拟合数据，并记录它们的AIC来确定哪个提供了最佳拟合。然后，我们可以生成一个copula函数，将其应用于转换后的收益数据。这个函数可以用来包裹或捆绑我们的转换后的收益。我们可以使用persp函数来可视化这个copula函数，它是一个双变量函数，因此可以用三维图形来展示。最后，我们可以定义边缘分布，并估计copula参数。为了简单起见，我们可以使用正态分布作为边缘分布，但copula仍然是t分布且具有重尾。我们可以使用fitMvdc函数来拟合copula，并使用summary函数来查看拟合结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/122037847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/123434469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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