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1、精选优质文档-倾情为你奉上%-% Copula理论及其在matlab中的实现程序应用实例%-%*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 = ec
2、df(X);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*% 分别调用jbtest、kstest和lillietes
3、t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% 分别调用jbtest、kstest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) %
4、 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),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 = f
5、x(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V1Xsort,id = sort(X);idsort,id = sort(id);U1 = fx(id);Ysort,id = sort(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 = so
6、rt(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 onplot(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; % 新建一个图形窗口
7、plot(Ysort,V1(id),c,LineWidth,5); % 绘制深市日收益率的经验分布函数图hold onplot(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,cdf);V = ksdensity(Y,Y
8、,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, ZData); % 获取频数直方图的Z轴坐标set(h,ZData,cuv*30*30
9、/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,nuci = copulafit(t,U(:), V(:)%*绘制Copula的密度函数和分布函数图*Udata,Vda
10、ta = meshgrid(linspace(0,1,31); % 为绘图需要，产生新的网格数据% 调用copulapdf函数计算网格点上的二元正态Copula密度函数值Cpdf_norm = copulapdf(Gaussian,Udata(:), Vdata(:),rho_norm);% 调用copulacdf函数计算网格点上的二元正态Copula分布函数值Ccdf_norm = copulacdf(Gaussian,Udata(:), Vdata(:),rho_norm);% 调用copulapdf函数计算网格点上的二元t-Copula密度函数值Cpdf_t = copulapdf(t,
11、Udata(:), Vdata(:),rho_t,nuhat);% 调用copulacdf函数计算网格点上的二元t-Copula分布函数值Ccdf_t = copulacdf(t,Udata(:), Vdata(:),rho_t,nuhat);% 绘制二元正态Copula的密度函数和分布函数图figure; % 新建图形窗口surf(Udata,Vdata,reshape(Cpdf_norm,size(Udata); % 绘制二元正态Copula密度函数图xlabel(U); % 为X轴加标签ylabel(V); % 为Y轴加标签zlabel(c(u,v); % 为z轴加标签figure; %
12、 新建图形窗口surf(Udata,Vdata,reshape(Ccdf_norm,size(Udata); % 绘制二元正态Copula分布函数图xlabel(U); % 为X轴加标签ylabel(V); % 为Y轴加标签zlabel(C(u,v); % 为z轴加标签% 绘制二元t-Copula的密度函数和分布函数图figure; % 新建图形窗口surf(Udata,Vdata,reshape(Cpdf_t,size(Udata); % 绘制二元t-Copula密度函数图xlabel(U); % 为X轴加标签ylabel(V); % 为Y轴加标签zlabel(c(u,v); % 为z轴加标签figure; % 新建图形窗口surf(Udata,Vdata,reshape
