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

Clayton Copula是一种常用的Copula函数，可以用于建模相关性。以下是一个简单的Matlab代码示例，可以用于估计Clayton Copula的参数，并计算AIC和BIC值。

% 载入数据
data = load('data.txt');

% 定义Clayton Copula函数
clayton_copula = @(theta, u, v) max((1 + theta * (u.^(-0.5) + v.^(-0.5) - 1)).^(-1/theta), 0);

% 定义负对数似然函数
neg_log_likelihood = @(theta) -sum(log(clayton_copula(theta, data(:,1), data(:,2))));

% 用fminsearch函数估计Clayton Copula的参数
theta_hat = fminsearch(neg_log_likelihood, 1);

% 计算AIC和BIC值
n = length(data);
log_likelihood = -neg_log_likelihood(theta_hat);
k = 1;  % 参数数目
aic = 2*k - 2*log_likelihood + 2*k*(k+1)/(n-k-1);
bic = log(n)*k - 2*log_likelihood;
fprintf('Clayton Copula的参数为 %f\n', theta_hat);
fprintf('AIC值为 %f\n', aic);
fprintf('BIC值为 %f\n', bic);

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上Clayton Copula的估计可能需要更复杂的方法和更多的数据预处理。