Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节,而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中,大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注,现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用,已经成为这些领域的热门研究工具。 相对于相关系数,Copula理论比较深奥不易...
为了解决这个痛点,藤copula被提了出来。 藤copula的最基本原理,其实是将n个变量视为n个点,以每两个变量之间的相关系数(通常选用 kendall's tau相关系数)作为权值(距离),然后采用图论算法里的最大生成树算法(比如PRIM算法),将这n个点连接起来,并保证权值(距离)之和最大。藤结构就是这样确定的。
VineCopula模型通过构建一系列两两之间的bivariate Copulas(二元Copulas),来模拟多元变量间的高阶依赖关系。 二、VineCopula原理 VineCopula模型的基本构造原则是C- vines和D- vines。C-vine和D-vine的主要区别在于它们的树图结构和两两Copula的选择顺序。 1. C-vine:在C-vine中,第一个变量与其他所有变量形成二元...
以下是利用二元 Gaussian Copula 构建模型的示例: importnumpyasnpimportpandasaspdfromcopulas.multivariateimportGaussianMultivariate# 1. 数据准备data=pd.DataFrame({'X':np.random.normal(0,1,1000),'Y':np.random.normal(0,1,1000)})# 2. 构建二元 Copulacopula=GaussianMultivariate()copula.fit(data)# 3....
在应用方面，首先是金融领域，很热门，各种股票、指数、期货之间的相关性都有人做，copula跟时间序列模型...
一般来说,IFM方法和ML方法得到的似然估计值是不一样的,然而在特殊情况下,即边缘分布均为正态分布,且连接函数也为高斯copula的情况下,两种估计的结果是一样的。 基于对不同依赖模型的渐近协方差矩阵估计和蒙特卡罗模拟的效率比较表明,IFM推理方法为多元模型参数的MLE估计提供了一种高效的替代方案。
1、vine copula的优点 由于我们可以使用任何二元copula作为模型的组成部分,所以多元分布和copula的构造是非常自然和灵活的; 与多元阿基米德联结相比,对阿基米德对联结不需要任何限制,也不需要进一步的参数限制。 在金融领域最常用的几种copula是Gaussian copula,t-copula,clayton copula,gumble copula;多元t-copula应用的限制...
由此看来，学习R语言的编码相对来说更为容易一些，因为它比较直观。分析师/数据科学家并不总是需要像...
VineCopula模型是一种基于多变量概率分布的模型,能够抓取到变量之间的非线性干系和尾部依靠性。它通过将多元概率密度函数分解为多个条件边缘分布和条件依靠结构来建模。VineCopula模型基于Copula函数的理论,具有较好的灵活性和表达能力。 三、多资产投资组合 多资产投资组合是指投资者通过将资金分离投资于不同的资产类别,以...