Clayton Copula建模matlab代码，包含参数输出以及AIC BIC的值

以下是Clayton Copula建模的MATLAB代码，包含参数输出和AIC BIC值计算：

% 输入数据
data1 = [0.5 0.6 0.7 0.8 0.9];
data2 = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
n = length(data1);

% Clayton Copula建模
rho = 0:0.1:2;
n_rho = length(rho);
AIC = zeros(n_rho,1);
BIC = zeros(n_rho,1);
for i = 1:n_rho
    U1 = emp_cdf(data1);
    U2 = emp_cdf(data2);
    U = [U1,U2];
    theta = copulafit('Clayton',U,'Method','ApproximateML','Optimize', 'Likelihood','StartPoint',rho(i));
    AIC(i) = -2*log(copulapdf('Clayton',U,theta)) + 2*n*log(n);
    BIC(i) = -2*log(copulapdf('Clayton',U,theta)) + n*log(n);
end

% 输出参数和AIC BIC值
[minAIC, minAICIdx] = min(AIC);
[minBIC, minBICIdx] = min(BIC);
fprintf('Clayton Copula Parameters:\n');
fprintf('theta = %f\n',rho(minAICIdx));
fprintf('AIC = %f\n',minAIC);
fprintf('BIC = %f\n',minBIC);

% 帮助函数
function [U] = emp_cdf(data)
    n = length(data);
    U = zeros(n,1);
    for i = 1:n
        U(i) = sum(data<=data(i))/n;
    end
end

其中，`data1`和`data2`是待建模的数据，`n`是数据长度。代码中使用了`emp_cdf`函数计算经验分布函数，然后使用`copulafit`函数通过最大似然估计Clayton Copula的参数`theta`。最后，根据似然函数的值，计算AIC和BIC值，并输出Clayton Copula的参数和AIC BIC值。

注意：此代码仅供参考，建议在实际应用中根据具体情况进行修改和优化。