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

经济的快速发展强调了金融风险的重要性。 金融风险分析可以帮助人们更深入地了解金融并减少利润损失。 本文对股票的依赖关系，对于分析股票市场的依赖结构和投资市场的投资组合风险非常重要。 实验数据为美的集团和格力电器的每日收盘价数据。 Copula理论用于拟合格力电气和美的集团的每日收益数据。 通过建立股票市场的相关结构模型，可以更好地模拟格力电器和美的集团的日收益数据。

Markov Switching Copula 模型的对数似然函数在 Flávio A. Ziegelmann 和 Michael J. Dueker 合着的“Modelling Dependence Dynamics through Copulas with Regime Switching”中介绍，保险：数学和经济学，第 50 卷，第 3 期，2012 年 5 月，第 346 页356.

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。

copula 相关代码 金融领域，以及水利领域，可以尝试参考改动 二维联合频率分析等应用 可做二维联合分布图等

水文分析中计算两变量联合分布的概率密度函数，是matlab与copula的结合

通过相关系数分析路段行程时间相关性，基于copula函数量化路段相关性建立干道行程时间分布函数。针对路段行程时间分布特征（link-level和segment-level）结合流量数据和信控方案进行了分析

Copula理论及matlab应用实例 Copula theory and instances with detailed code

主要介绍了相依风险模型与copula分布的应用，而且还介绍了在R语言的实现