用21支股票GARCH模型结果中的标准化残差拟合Copula模型，给出检验，python代码

好的，我将尝试回答你的问题。

首先，你需要导入一些必要的Python库，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
from arch import arch_model
from copulas import Copula
from copulas.multivariate import GaussianMultivariate
from copulas.visualization import scatter_3d

接下来，你需要读取21支股票的数据，并计算每支股票的GARCH模型，代码如下：

# 读取数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv", index_col=0, parse_dates=True)

# 计算每支股票的GARCH模型
models = []
for stock in data.columns:
    model = arch_model(data[stock], mean="Zero", vol="GARCH", p=1, q=1)
    models.append(model.fit(disp="off"))

然后，你需要使用GARCH模型的标准化残差来拟合Copula模型。在这里，我们使用高斯Copula模型，代码如下：

# 计算标准化残差并拟合Copula模型
residuals = []
for i, model in enumerate(models):
    residual = model.resid / model.conditional_volatility
    residual.name = data.columns[i]
    residuals.append(residual)

copula = GaussianMultivariate()
copula.fit(pd.concat(residuals, axis=1))

最后，你可以使用scatter_3d函数来可视化Copula模型的拟合效果，并进行检验。代码如下：

# 可视化Copula模型的拟合效果
samples = copula.sample(len(data))
scatter_3d(samples)

# 进行检验
# 这里可以使用各种统计检验方法，例如Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验等等
# 下面是一个简单的例子，使用Shapiro-Wilk检验来检验Copula模型生成的样本是否符合正态分布
for stock in data.columns:
    stat, p = stats.shapiro(samples[stock])
    if p < 0.05:
        print(f"{stock}的样本不符合正态分布，p值为{p:.4f}")
    else:
        print(f"{stock}的样本符合正态分布，p值为{p:.4f}")

这就是用GARCH模型结果中的标准化残差拟合Copula模型并进行检验的Python代码。希望能对你有所帮助！