copula函数python实现

Copula函数是一个用于统计学和金融学中的非参数方法，用于描述两个或多个变量之间的依赖关系。在Python中，可以使用scipy库来实现Copula函数的计算。具体实现可以参考以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy.stats import multivariate_normal
from scipy.stats import rankdata

def copula(u, method='gaussian'):
    n, k = u.shape
    
    if method == 'gaussian':
        rho = np.corrcoef(u.T)
        L = np.linalg.cholesky(np.linalg.inv(rho))
        u = np.apply_along_axis(rankdata, 0, u)
        y = norm.cdf(np.dot(L, norm.ppf(u.T).T).T)
        return y
    
    elif method == 't':
        raise NotImplementedError
        
    else:
        raise ValueError("Invalid method")

其中，输入的u为n个样本的k个变量的百分位数，输出为Copula函数计算结果。在该代码中默认使用高斯Copula函数实现。涉及具体的算法原理和数学计算细节需要读者进一步了解才能更好的应用。