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2012-12-14
用fitCopula()估计二元正态copula的参数ρ,这个参数应该得出是时变的还是常数?我的理解是时间序列的,但是做例题得出的是常数。
例子中都是随机生成的数据,我用两个收益率序列怎么怎么设置fitCopula命令?应该先把序列转化为矩阵吗?还有一个pobs()命令是什么作用?fit命令中第一个参数“copula”——a "copula" object,如何设置这个参数?
求高手解答,真心感谢
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2014-12-19 14:20:40
求出来的是常相关系数  
如果要做拟合实际数据,要把两列数据先转成均匀分布(通常的做法是rank(x)/(length(x)+1)),再用Copula拟合。
  
pobs() 是一种映射,原始数据X,边缘分布函数F(X),映射是u=F(X)
  
"copula" object是copula的对象,是被copula的内容。
  
我给你写个例子吧——
  
gumbel.cop <- gumbelCopula(3, dim=2)

n <- 200
x <- rCopula(n, gumbel.cop)
u <- pobs(x)
fit.tau <- fitCopula(gumbel.cop, u, method="itau")
fit.tau





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2015-4-28 13:23:14
p --- culmulative probability;
obs --- observation
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2018-8-28 16:18:47
rockfill 发表于 2015-4-28 13:23
p --- culmulative probability;
obs --- observation
瞎说,pobs是指Pseudo-Observations,即伪观测值
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2018-9-15 16:23:47
囊金如未足4 发表于 2018-8-28 16:18
瞎说,pobs是指Pseudo-Observations,即伪观测值
这里伪观测值是可由经验或参数化边缘累积分布函数值得到的
pseudo-observations constructed from empirical or parametric marginal c.d.f.s (culmulative distribution functions)

你给出的直接表述,我给出的是引申意义,应该都没有错误吧!
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