MATLAB实现Copula理论：沪深股市日收益率分析

"Copula理论及MATLAB应用实例.pdf" 这篇文档是关于Copula理论及其在MATLAB中的应用实例。Copula是一种统计工具，用于建立不同随机变量之间的依赖关系，即使这些变量具有不同的边际分布。在金融领域，Copula常被用来分析资产之间的相关性和风险，如股市中的沪深两市的日收益率。 在MATLAB代码中，首先通过`xlsread`函数读取了两个数据文件——'hushi.xls'和'shenshi.xls'，分别提取出沪市和深市的日收益率数据，存储在矩阵X和Y中。接着，利用`ecdf`函数计算了两个市场的日收益率的累积分布函数（CDF），并借助`ecdfhist`绘制了频率直方图，这有助于理解数据的分布特性。 X轴标签为'沪市日收益率'和'深市日收益率'，Y轴标签为'f(x)'和'f(y)'，分别对应于沪市和深市日收益率的累积分布函数值。此外，通过`skewness`函数计算了X和Y的偏度（skewness），这是衡量数据分布对称性的指标；再用`kurtosis`函数计算了峰度（kurtosis），反映数据分布的尖峰程度。 接下来，代码进行了正态性检验，包括Jarque-Bera检验（`jbtest`）和Kolmogorov-Smirnov检验（`kstest`）。这两项检验用于判断数据是否符合正态分布。`jbtest`的结果是一个二元组，其中h是检验的显著性水平，p是零假设（数据符合正态分布）被拒绝的概率。`kstest`则比较实际数据与理论上的正态分布，以评估两者间的差异。 文档的后半部分似乎被截断，但从给出的部分可以推断，接下来可能会展示如何使用Copula函数来构建联合分布，并可能涉及参数估计、依赖强度测量和模拟等步骤，以深入理解和应用Copula模型。 这份MATLAB实例涵盖了Copula理论的基础应用，包括数据读取、分布分析、正态性检验，为后续的Copula建模和分析奠定了基础。对于想要学习如何在MATLAB中处理金融数据相关依赖性的读者，这是一个非常有价值的参考资料。