这个压缩文件包含了我为研究金融时间序列的copulas而编写的Matlab函数集合(Patton 2006a, Patton 2006b, Patton 2004, Granger et al. 2006, Patton 2007). 在“copula example code_for.m”中给出了一些简单的示例代码。 数据存放在contents.xls中。 Briefly, the toolbox contains CDFs, PDFs, log-likelihoods and random number generators for many common bivariate copulas, including the Clayton, Gumbel, Normal, Student's t, Frank, Plackett and symmetrised Joe-Clayton (SJC) copulas. Basic code for time-varying Normal, Gumbel and SJC copulas is included. Some helper fu

分布估计算法是一种新的种群进化算法，通过建立概率模型得到新的个体，copula分布估计算法是将copula理论与分布估计算法结合，提高估计的精确性和效率。针对分布估计算法全局收敛的特点，与BP算法结合可以避免BP算法易陷入局部极值点的缺陷，同时可以使优化结果更加精确。本文采用copula EDA与BP算法的两种结合模式来优化神经网络的权值和阈值，并且比较两种结合模式。可以得出，copula分布估计算法与BP算法融合可以提高收敛速度和精确性。

文库普利卜 什么是藤蔓copulas？ 藤蔓copulas是一类灵活的依赖模型，由双变量构建模块组成（例如，参见）。 您可以在上找到出版物和其他材料的完整列表。 什么是vinecopulib？ 是基于藤蔓copula模型的仅头文件C ++库。 它提供了流行的核心功能的高性能实现，尤其是针对藤蔓copula和双变量copula模型的推理算法。 与VineCopula相比，优势在于 一个具有R和Python接口的独立C ++库， 更时尚的API 运行时间更短，内存消耗更低，尤其是在高尺寸环境中， 非参数和多参数系列。 地位 版本已于2020年11月23日发布。尽管我们尽了最大努力设计了一个用户友好的API，但该库仍处于积极开发中，预计将有所变化。 我们还在研究R和Python的接口。 接触 如果您对库有任何疑问，请随时打开问题或发送邮件至info@vinecopulib.org 。

matlab copula代码

采用自回归马尔可夫模型来延长干旱数据，以解决干旱数据短缺的问题，在此基础上获取长序列干旱数据；应用Copula方法模拟干旱历时和干旱烈度之间的相依关系，并用自助抽样法检验Copula函数的拟合效果；最后得出边际分布分别为皮尔逊Ⅲ型和伽马函数的两元联合分布，并计算干旱历时和干旱烈度的联合分布概率．模拟结果表明， Clayton Copula能较好地模拟两变量之间的相依关系．根据Copula联结函数来模拟水文干旱极限事件，可考虑水文干旱极限事件不同变量之间的相依性，方法简单合理，可成为水文干旱极限分析的一个有

Matlab code for simulating Clayton copula, Frank copula, Gumbel copula, Gaussian copula and Student t-copula

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Copula函数，以及相关性计算和相应的散点图

copula函数拟合出来后，通过计算各类copula函数的aic值，找到最佳的copula二元分布模型

copula函数实现程序包，有效实现工具