Vine copulas provide a way to model a d-dimensional copula with bivariate building blocks and have been applied to a wide range of research topics. The MATVines package is presented, which implements vine copula functionalities for MATLAB. In particular, simulation and estimation of regular vine copulas are accommodated. Furthermore, goodness-of-fit testing as well as model comparison tests are provided. The package is exclusively written in MATLAB and uses parallelization for efficient computin

文库普利卜 什么是藤蔓copulas？ 藤蔓copulas是一类灵活的依赖模型，由双变量构建模块组成（例如，参见）。 您可以在上找到出版物和其他材料的完整列表。 什么是vinecopulib？ 是基于藤蔓copula模型的仅头文件C ++库。 它提供了流行的核心功能的高性能实现，尤其是针对藤蔓copula和双变量copula模型的推理算法。 与VineCopula相比，优势在于 一个具有R和Python接口的独立C ++库， 更时尚的API 运行时间更短，内存消耗更低，尤其是在高尺寸环境中， 非参数和多参数系列。 地位 版本已于2020年11月23日发布。尽管我们尽了最大努力设计了一个用户友好的API，但该库仍处于积极开发中，预计将有所变化。 我们还在研究R和Python的接口。 接触 如果您对库有任何疑问，请随时打开问题或发送邮件至info@vinecopulib.org 。

Android应用源码之android 使用javacv进行录像[模仿vine]Android应用源码之android 使用javacv进行录像[模仿vine]

亚洲股票市场的联动性研究--基于vine-copula方法，夏芷贤，张强，本研究综合了金融学理论，经济基础假说、金融传染假说和贸易理论来作为理论基础并使用藤Copula模型来研究上证综指，韩国综合指数，

有关详细说明和文档，请访问http://maltekurz.github.io/VineCopulaMatlab/ 。

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）

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。