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MATLAB中的伪代码-Copula: MATLAB Copula工具箱

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简介:
本简介介绍MATLAB中用于处理Copula模型的伪代码及工具箱使用方法,帮助用户掌握其在统计分析和随机模拟中的应用。 在MATLAB的伪代码概述中包含了许多有用的工具,这些工具对于关联建模非常有用,但在统计和机器学习工具箱中并未直接提供。重点在于:无论维度D>=2是多少,都可以通过Beta-Kernel平稳地进行经验语料密度估计;同样,在任何D>=2的情况下可以对经验copula函数进行估计,并从计算的经验对数抽样Clayton/Frank/Gumbel copula PDF和D>=2的采样目录结构。文件描述claytoncopulapdf.m用于在维度为D>=2时计算Clayton Copula的概率密度函数;黏土石棉D>=2 Clayton Copula的样本计算使用相同的工具;computeEmpiricalDiscreteProb.m用来计算经验多项式分布,继续实现离散RV(请参阅参考资料);empcopulaval.m用于在单位超立方体中指定点处的经验copula值的计算;empcopulapdf则是在给定伪观测的情况下计算经验copula密度;而empcopularn则是用来在给定伪观测下计算经验copula函数。

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  • MATLAB-Copula: MATLAB Copula
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    本简介介绍MATLAB中用于处理Copula模型的伪代码及工具箱使用方法,帮助用户掌握其在统计分析和随机模拟中的应用。 在MATLAB的伪代码概述中包含了许多有用的工具,这些工具对于关联建模非常有用,但在统计和机器学习工具箱中并未直接提供。重点在于:无论维度D>=2是多少,都可以通过Beta-Kernel平稳地进行经验语料密度估计;同样,在任何D>=2的情况下可以对经验copula函数进行估计,并从计算的经验对数抽样Clayton/Frank/Gumbel copula PDF和D>=2的采样目录结构。文件描述claytoncopulapdf.m用于在维度为D>=2时计算Clayton Copula的概率密度函数;黏土石棉D>=2 Clayton Copula的样本计算使用相同的工具;computeEmpiricalDiscreteProb.m用来计算经验多项式分布,继续实现离散RV(请参阅参考资料);empcopulaval.m用于在单位超立方体中指定点处的经验copula值的计算;empcopulapdf则是在给定伪观测的情况下计算经验copula密度;而empcopularn则是用来在给定伪观测下计算经验copula函数。
  • Matlab Copula-Bayesian Copula选择
    优质
    本资源提供基于Bayesian方法进行Copula函数选择与估计的MATLAB代码,适用于金融风险管理和统计建模中多变量依赖结构分析。 这组Matlab(TM)文件提供了在给定一组copula和分位数的情况下估计最佳copula所需的函数。该方法基于Huard、Évin 和 Favre 在《计算统计与数据分析》杂志2005年第51卷第809-822页发表的论文中的贝叶斯Copula选择法。目前,仅支持双变量copula的一个子集,包括Clayton、Gumbel、Frank、Gaussian、AMH、FGM、Arch12和Arch14等类型。主要函数是bcs.m,它计算给定数据下每个copula族的概率权重。用户可以通过查看tests/example.m文件了解其工作原理。 以下是各个功能的简要说明: - bcs:根据输入的数据返回各copula家族的权重。 - check_alpha:验证并返回一个布尔值以指示参数的有效性。 - check_tau:判断给定Kendall tau值对特定copula是否有效,同样返回布尔值作为结果。 - constrain_tau:将tau限制在由不同copulas定义的有效范围内。
  • MATLABCopula函数
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    简介:本文介绍了在MATLAB环境中使用Copula函数的方法与技巧,探讨了如何利用Copula模型来描述和模拟随机变量间的相关性结构。 在MATLAB中使用copula函数的代码示例。
  • MATLABCopula程序
    优质
    本段落介绍如何在MATLAB环境中使用和编写Copula相关程序,包括Copula函数的选择、参数估计及模拟等应用。 这段文字描述了有关Matlab程序代码的内容,包括各种直接引用和计算的示例。这些资源可以自行获取。
  • CopulaMatlab应用
    优质
    《Copula的Matlab应用》一书专注于介绍如何利用Matlab软件进行Copula函数的相关计算与模拟,涵盖理论基础和实际案例。 Matlab-for-Copula是一篇关于如何在MATLAB环境中使用Copula函数的文章。该文章主要介绍了Copula的概念、种类及其在金融数据分析中的应用,并提供了详细的代码示例来展示如何实现这些功能。 为了帮助读者更好地理解和掌握相关知识,文中还列举了一些实际案例和应用场景,展示了通过Matlab-for-Copula进行复杂数据建模的灵活性与实用性。此外,文章强调了理论学习的重要性以及实践操作中需要注意的一些关键点和技术细节。
  • 生成CopulaMATLAB经验
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    本简介分享了编写用于生成Copula图的MATLAB代码的经验和技巧,涵盖不同类型的Copula函数应用及其可视化方法。 给出了使用MATLAB拟合经验Copula的代码,并且展示了如何绘制频率分布图。
  • Copula/copula
    优质
    简介:Copula是一种数学工具,用于描述随机变量之间的依赖结构。它在统计学、金融风险管理和经济学等领域有着广泛应用。 Copula功能实现的整个操作过程包括多个步骤。首先需要定义目标变量及其边际分布函数;然后选择合适的copula模型来描述这些随机变量之间的依赖结构;接下来是参数估计,即利用样本数据对所选copula模型中的未知参数进行估计;最后是对拟合结果进行检验以评估其有效性及适用性。 以上就是Copula功能实现的基本流程概述。
  • 动态 Copula Toolbox 3.0:用于估计 copula GARCH 和 copula Vine 模型函数 - MATLAB版本
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    动态Copula Toolbox 3.0是专为MATLAB设计的工具包,提供了一系列函数来估计和分析copula GARCH及copula Vine模型,适用于金融时间序列的数据分析。 从2.0版开始的更新包括:1. 边际 GARCH 模型通过工具箱函数进行估计(不使用 MATLAB 的计量经济学/GARCH 工具箱)。2. 支持边距的 Hansens Skew t 分布。3. 计算渐近标准误差,采用 Godambe 信息矩阵方法。