资源简介
详细的程序内容,带有注释,方遍初学者的学习,与理解。
代码片段和文件信息
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% 第7章 Copula理论及应用实例
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% CopyRight:xiezhh
%% examp7.4-1
%******************************读取数据*************************************
hushi = xlsread(‘hushi.xls‘);
X = hushi(:5);
shenshi = xlsread(‘shenshi.xls‘);
Y = shenshi(:5);
%****************************绘制频率直方图*********************************
[fx xc] = ecdf(X);
figure;
ecdfhist(fx xc 30);
xlabel(‘沪市日收益率‘);
ylabel(‘f(x)‘);
[fy yc] = ecdf(Y);
figure;
ecdfhist(fy yc 30);
xlabel(‘深市日收益率‘);
ylabel(‘f(y)‘);
%****************************计算偏度和峰度*********************************
xs = skewness(X)
ys = skewness(Y)
kx = kurtosis(X)
ky = kurtosis(Y)
%******************************正态性检验***********************************
[hp] = jbtest(X)
[hp] = kstest(X[Xnormcdf(Xmean(X)std(X))])
[h p] = lillietest(X)
[hp] = jbtest(Y)
[hp] = kstest(Y[Ynormcdf(Ymean(Y)std(Y))])
[h p] = lillietest(Y)
%****************************求经验分布函数值*******************************
[fx Xsort] = ecdf(X);
[fy Ysort] = ecdf(Y);
U1 = spline(Xsort(2:end)fx(2:end)X);
V1 = spline(Ysort(2:end)fy(2:end)Y);
%*******************************核分布估计**********************************
U2 = ksdensity(XX‘function‘‘cdf‘);
V2 = ksdensity(YY‘function‘‘cdf‘);
% **********************绘制经验分布函数图和核分布估计图**********************
[Xsortid] = sort(X);
figure;
plot(XsortU1(id)‘c‘‘LineWidth‘5);
hold on
plot(XsortU2(id)‘k-.‘‘LineWidth‘2);
legend(‘经验分布函数‘‘核分布估计‘ ‘Location‘‘NorthWest‘);
xlabel(‘沪市日收益率‘);
ylabel(‘F(x)‘);
[Ysortid] = sort(Y);
figure;
plot(YsortV1(id)‘c‘‘LineWidth‘5);
hold on
plot(YsortV2(id)‘k-.‘‘LineWidth‘2);
legend(‘经验分布函数‘‘核分布估计‘ ‘Location‘‘NorthWest‘);
xlabel(‘深市日收益率‘);
ylabel(‘F(x)‘);
%****************************绘制二元频数直方图*****************************
U = ksdensity(XX‘function‘‘cdf‘);
V = ksdensity(YY‘function‘‘cdf‘);
figure;
hist3([U(:) V(:)][3030])
xlabel(‘U(沪市)‘);
ylabel(‘V(深市)‘);
zlabel(‘频数‘);
%****************************绘制二元频率直方图*****************************
figure;
hist3([U(:) V(:)][3030])
h = get(gca ‘Children‘);
cuv = get(h ‘ZData‘);
set(h‘ZData‘cuv*30*30/length(X));
xlabel(‘U(沪市)‘);
ylabel(‘V(深市)‘);
zlabel(‘c(uv)‘);
%***********************求Copula中参数的估计值******************************
rho_norm = copulafit(‘Gaussian‘[U(:) V(:)])
[rho_tnuhatnuci] = copulafit(‘t‘[U(:) V(:)])
%********************绘制Copula的密度函数和分布函数图************************
[UdataVdata] = meshgrid(linspace(0131));
Cpdf_norm = copulapdf(‘Gaussian‘[Udata(:) Vdata(:)]rho_norm);
Ccdf_norm = copulacdf(‘Gaussian‘[Udata(:) Vdata(:)]rho_norm);
Cpdf_t = copulapdf(‘t‘[Udata(:) Vdata(:)]rho_tnuhat);
Ccdf_t = copulacdf(‘t‘[Udata(:) Vdata(:)]rho_tnuhat);
% 绘制二元正态Copula的密度函数和分布函数图
figure;
surf(UdataVdatareshape(Cpdf_norms
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 5095 2014-08-02 12:22 第7章 Copula理论及应用实例\Chapter7.m
文件 1438 2015-05-09 13:50 第7章 Copula理论及应用实例\Copula_Density_Contour.m
文件 365056 2009-11-08 12:14 第7章 Copula理论及应用实例\hushi.xls
文件 365056 2009-11-08 12:15 第7章 Copula理论及应用实例\shenshi.xls
目录 0 2018-09-16 11:32 第7章 Copula理论及应用实例
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