怎么用matlab实现五个维度vine coupla

Vine Copula 是一种用于建模多元随机变量分布的方法，它通过将多元随机变量的联合分布函数分解成多个二元条件分布函数的乘积形式来实现。对于五个维度的 Vine Copula，需要先选择合适的 Copula 类型和参数，然后使用 Matlab 中的 Copula 工具箱进行建模。

以下是一个基本的实现步骤：

1. 导入 Copula 工具箱，并设置随机数种子以保证结果可重复。

rng(1); % 设置随机数种子
addpath('Copula'); % 导入 Copula 工具箱

2. 生成五个随机变量数据，例如使用正态分布生成。

n = 1000; % 样本数量
X1 = normrnd(0, 1, n, 1);
X2 = normrnd(0, 1, n, 1);
X3 = normrnd(0, 1, n, 1);
X4 = normrnd(0, 1, n, 1);
X5 = normrnd(0, 1, n, 1);

3. 选择合适的 Copula 类型和参数，例如使用 Gaussian Copula 和 t Copula。

% Gaussian Copula
rho1 = 0.6; % 相关系数
C1 = GaussianCopula(rho1);

% t Copula
rho2 = 0.8; % 相关系数
nu = 3; % 自由度
C2 = tCopula(rho2, nu);

4. 建立 Vine Copula 模型，并拟合数据。

% Vine Copula
family = {'t', 't', 'gaussian', 't', 'gaussian'}; % Copula 类型
theta = {[rho2, nu], [rho2, nu], rho1, [rho2, nu], rho1}; % Copula 参数
vnc = VineCopula(family, theta);

% 拟合数据
u = [normcdf(X1), normcdf(X2), normcdf(X3), normcdf(X4), normcdf(X5)];
vnc = fit(vnc, u);

5. 生成随机样本，并将其转换为原始分布。

% 生成随机样本
u_new = copularnd(vnc, n);

% 将随机样本转换为原始分布
X1_new = norminv(u_new(:, 1));
X2_new = norminv(u_new(:, 2));
X3_new = norminv(u_new(:, 3));
X4_new = norminv(u_new(:, 4));
X5_new = norminv(u_new(:, 5));