原文链接：http://tecdat.cn/?p=25770 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。 r还提供了一个特殊情况（具有正态或学生 t残差）。 一、如何在R中对股票x和y的收益率拟合copula模型 数据集 为了这个例子的目的，我使用
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值(V
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24535 原文出处：拓端数据部落公众号 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法。使用 copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23115 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下）。 1 模拟数据 首先，我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下，样本量应该更大，更容易发现GARCH效应。 ## 模拟创新 d <- 2 #
原文http://tecdat.cn/?p=4305 使用Copula建模相关默认值 此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易对手违约。 鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个creditDefaultCopula对象用于每个债务人的信用与潜在变量模型。潜在变量
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4790 使用Copula仿真优化市场风险 此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值（预期缺口）。然后使用模拟来计算最优风险收益组合的有效前沿。 内容 导入支持历史数据集 可视化标准化价格 退货和边际
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19688 在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。 copula建模边缘和相依关系 给定一些边缘分布函数和一个copula，那么我们可以生成一个多元分布函数，其中的边缘是前面指定的。 考虑一个二元对数正态
