2022年Copula理论及MATLAB应用实例 .pdf
《2022年Copula理论及MATLAB应用实例 .pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2022年Copula理论及MATLAB应用实例 .pdf(6页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、%- % Copula 理论及应用实例%- %*读取数据 * % 从文件 hushi.xls 中读取数据hushi = xlsread(hushi.xls); % 提取矩阵hushi 的第 5 列数据,即沪市的日收益率数据X = hushi(:,5); % 从文件 shenshi.xls 中读取数据shenshi = xlsread(shenshi.xls); % 提取矩阵shenshi的第 5 列数据,即深市的日收益率数据Y = shenshi(:,5); %*绘制频率直方图* % 调用 ecdf 函数和 ecdfhist 函数绘制沪、深两市日收益率的频率直方图fx, xc = ecdf(X
2、); figure; ecdfhist(fx, xc, 30); xlabel(沪市日收益率); % 为 X 轴加标签ylabel(f(x); % 为 Y 轴加标签fy, yc = ecdf(Y); figure; ecdfhist(fy, yc, 30); xlabel(深市日收益率); % 为 X 轴加标签ylabel(f(y); % 为 Y 轴加标签%*计算偏度和峰度* % 计算 X 和 Y 的偏度xs = skewness(X) ys = skewness(Y) % 计算 X 和 Y 的峰度kx = kurtosis(X) ky = kurtosis(Y) %*正态性检验 * % 分别
3、调用jbtest、kstest 和 lillietest 函数对 X 进行正态性检验h,p = jbtest(X) % Jarque-Bera 检验h,p = kstest(X,X,normcdf(X,mean(X),std(X) % Kolmogorov-Smirnov检验h, p = lillietest(X) % Lilliefors检验名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 6 页 - - - - - - - - - % 分别调用jbtest、kstest
4、 和 lillietest 函数对 Y 进行正态性检验h,p = jbtest(Y) % Jarque-Bera 检验h,p = kstest(Y,Y,normcdf(Y ,mean(Y),std(Y) % Kolmogorov-Smirnov检验h, p = lillietest(Y) % Lilliefors检验%*求经验分布函数值* % 调用 ecdf 函数求 X 和 Y 的经验分布函数fx, Xsort = ecdf(X); fy, Ysort = ecdf(Y); % 调用 spline 函数,利用样条插值法求原始样本点处的经验分布函数值U1 = spline(Xsort(2:end
5、),fx(2:end),X); V1 = spline(Ysort(2:end),fy(2:end),Y); % 调用 ecdf 函数求 X 和 Y 的经验分布函数fx, Xsort = ecdf(X); fy, Ysort = ecdf(Y); % 提取 fx 和 fy 的第 2 个至最后一个元素,即排序后样本点处的经验分布函数值fx = fx(2:end); fy = fy(2:end); % 通过排序和反排序恢复原始样本点处的经验分布函数值U1 和 V1 Xsort,id = sort(X); idsort,id = sort(id); U1 = fx(id); Ysort,id = s
6、ort(Y); idsort,id = sort(id); V1 = fy(id); %*核分布估计 * % 调用 ksdensity 函数分别计算原始样本X 和 Y 处的核分布估计值U2 = ksdensity(X,X,function,cdf); V2 = ksdensity(Y,Y ,function,cdf); % *绘制经验分布函数图和核分布估计图* Xsort,id = sort(X); % 为了作图的需要,对X 进行排序figure; % 新建一个图形窗口plot(Xsort,U1(id),c,LineWidth,5); % 绘制沪市日收益率的经验分布函数图hold on plo
7、t(Xsort,U2(id),k-.,LineWidth,2); % 绘制沪市日收益率的核分布估计图legend(经验分布函数,核分布估计 , Location,NorthWest); % 加标注框名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 6 页 - - - - - - - - - xlabel(沪市日收益率); % 为 X 轴加标签ylabel(F(x); % 为 Y 轴加标签Ysort,id = sort(Y); % 为了作图的需要,对Y 进行排序figure;
8、 % 新建一个图形窗口plot(Ysort,V1(id),c,LineWidth,5); % 绘制深市日收益率的经验分布函数图hold on plot(Ysort,V2(id),k-.,LineWidth,2); % 绘制深市日收益率的核分布估计图legend(经验分布函数,核分布估计 , Location,NorthWest); % 加标注框xlabel(深市日收益率); % 为 X 轴加标签ylabel(F(x); % 为 Y 轴加标签%*绘制二元频数直方图* % 调用 ksdensity 函数分别计算原始样本X 和 Y 处的核分布估计值U = ksdensity(X,X,function
9、,cdf); V = ksdensity(Y,Y,function,cdf); figure; % 新建一个图形窗口% 绘制边缘分布的二元频数直方图,hist3(U(:) V(:),30,30) xlabel(U (沪市) ); % 为 X 轴加标签ylabel(V (深市) ); % 为 Y 轴加标签zlabel(频数 ); % 为 z 轴加标签%*绘制二元频率直方图* figure; % 新建一个图形窗口% 绘制边缘分布的二元频数直方图,hist3(U(:) V(:),30,30) h = get(gca, Children); % 获取频数直方图的句柄值cuv = get(h, ZDat
10、a); % 获取频数直方图的Z 轴坐标set(h,ZData,cuv*30*30/length(X); % 对频数直方图的Z 轴坐标作变换xlabel(U (沪市) ); % 为 X 轴加标签ylabel(V (深市) ); % 为 Y 轴加标签zlabel(c(u,v); % 为 z 轴加标签%*求 Copula 中参数的估计值* % 调用 copulafit 函数估计二元正态Copula 中的线性相关参数rho_norm = copulafit(Gaussian,U(:), V(:) % 调用 copulafit 函数估计二元t-Copula 中的线性相关参数和自由度rho_t,nuhat
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 2022年Copula理论及MATLAB应用实例 2022 Copula 理论 MATLAB 应用 实例
限制150内