三种copula函数分布的参数估计

三种Copula函数分布的参数估计方法如下：

1. Gaussian Copula函数的参数估计：使用最大似然估计法，通过拟合数据来求解参数。对于两个变量的Gaussian Copula函数，可以通过Pearson相关系数来估计其相关程度，并进一步计算出相关矩阵。然后，通过对相关矩阵进行Cholesky分解，得到一个下三角矩阵L，即可求解出Gaussian Copula函数的参数。

2. Archimedean Copula函数的参数估计：使用极大似然估计法，通过拟合数据来求解参数。对于Clayton Copula函数，通过拟合Kendall's Tau来估计参数；对于Gumbel Copula函数，通过拟合Kendall's Tau或者Spearman's Rho来估计参数；对于Frank Copula函数，则需要使用数值优化方法来求解参数。

3. T-Copula函数的参数估计：使用半参数估计法，通过对边际分布的参数进行估计，然后利用Copula函数的性质来求解参数。具体来说，先使用最大似然法或贝叶斯方法来估计边际分布的参数，然后将边际分布参数代入T-Copula函数中，通过最大似然法或数值优化方法来估计T-Copula函数的自由度参数。