copula111cGarch111VaR函数估计由两只股票组成的投资组合的VaR(Value at Risk) 收益和提取违反VaR的次数 估计方法是条件copula-GARCH模型。 边缘有 GARCH(1,1) 并且 copula 函数是 Clayton copula。

利用Copula函数构建联合分布函数，计算两个随机变量的联合分布，并得出其相关值。

以分位数CoVaR和分位数VaR评估CoVaR值。 描述 用不同类型的Copula和边际分布计算条件分位数或CoVaR。 在该软件包中，包括了几个双变量系动词族，用于双变量分析。 它提供椭圆形（高斯和学生t）以及阿基米德（Clayton，Gumbel，Frank，Plackett，BB1，SCJ，旋转的Clayton和旋转的Gumbel）copula的功能，以覆盖可能的依赖结构的较大带宽。 作者 Andrea Ugolini \ Juan Carlos Reboredo Noguiera 参考 Reboredo，JC和Ugolini，A.（2016）。 石油价格走势和股票收益的分位数依赖性。 能源经济学，54，33-49。 例子 RCoVaRopula 负载（“ Data_demo.Rdata”）源（“ CoVaR.R”）源（“ DynCopulaCoVaR.R”）源（“ DynCo

copula函数的matlab程序

3.3二元阿基米德Copula函数 ◆ 阿基米德分布函数的定义: ◆常用的二元阿基米德Copula函数： ①Gumbel Copula函数 ②Clayton Copula函数 ③Frank Copula函数 其中 称为阿基米德Copula函数的生成元，它是一个凸的减函数。

阿基米德copula函数的构造方法，刘卫卫，，Copula 中一类被称为阿基米德Copula的函数具有形式简单、对称性、可结合性等其他Copula函数不具备的优点。正由于其自身的特点, 只要找到

行业分类-物理装置-基于藤copula和混合偏移正态分布的置信容量评估方法及装置.zip

基于条件Copula-GARCH模型的VaR估计，段福林，，在险价值 (Value at Risk 简写成VaR) 在风险管理中起到了非常重要的作用，投资组合中VaR的计算通常假设资产收益率序列的联合分布是多元正

从2.0版开始的更新： 1. 边际 GARCH 模型是通过工具箱函数估计的（不使用 MATLAB 的计量经济学/GARCH 工具箱）。 2. 支持边距的 Hansen's Skew t 分布。 3. 计算渐近标准误差（Godambe 信息矩阵）

ARMA-GARCH-COPULA-VAR- 使用ARMA-GJR_GARCH和COPULA方法计算VaR（风险值）的方法 风险价值（VaR）是风险管理中使用最广泛的风险度量之一。 它被定义为在给定的信心水平下，在给定的时间范围内，投资组合预期的最严重损失。 我们使用组合Copula函数，极值理论（EVT）和GARCH模型的方法估算投资组合VaR。 我们将此方法应用于由CTG，MSN，VIC和VNM（越南）的股票指数组成的投资组合。 为了估算该投资组合的VaR，我们首先使用非对称GARCH模型和EVT方法来建模每个对数收益系列的边际分布，然后使用Copula函数（高斯，学生t，Clayton，Gumbel和Frank）将边际联系起来。分布在一起成为多元分布。 然后，我们使用蒙特卡洛模拟（MCS）方法来找到投资组合VaR的估计值。 为了检查该方法是否合适，我们使用回测方法。 从结果中我们可