基于MATLAB的沪深股市日收益率二元Copula建模与统计检验系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现沪深300与上证50指数日收益率的二元Copula联合分布建模，支持多种Copula函数拟合、依赖结构分析与统计检验，为金融市场非线性相关性研究提供完整工具链。

详 情 说 明

沪深股市日收益率二元Copula建模与统计检验分析系统

项目介绍

本项目提供一套完整的二元Copula模型应用于沪深股市日收益率分析的MATLAB实现方案。系统能够对沪深300指数和上证50指数的日收益率数据进行联合分布建模，通过Copula函数捕捉变量间的非线性相关结构。系统包含多元收益率数据的边缘分布拟合、多种Copula函数的参数估计与优度检验、尾部相关性分析以及蒙特卡洛模拟风险场景生成等一系列核心功能。所有案例代码均通过调试，可直接运行并复现实验结果。

功能特性

• 边缘分布建模: 采用核密度估计与概率积分变换技术对单个指数收益率进行边缘分布拟合
• 多元Copula拟合: 支持Gaussian、t-Copula、Clayton、Gumbel、Frank等多种Copula函数的参数估计
• 模型选择优化: 基于AIC/BIC信息准则进行Copula模型自动选择与比较
• 统计检验分析: 实现Cramér-von Mises拟合优度检验，评估模型适配性
• 尾部相关性分析: 计算上下尾部相关系数，捕捉极端风险相依结构
• 风险场景模拟: 通过蒙特卡洛方法生成联合分布风险场景样本
• 可视化输出: 提供联合分布三维曲面图、等高线图等丰富的图形展示

使用方法

1. 数据准备: 准备沪深300指数和上证50指数的日收盘价时间序列数据（CSV格式或MATLAB矩阵格式）
2. 参数设置: 配置数据时间范围参数（起始日期、结束日期）、Copula模型类型选择参数以及显著性水平参数
3. 运行分析: 执行主程序，系统将自动完成数据预处理、模型拟合、检验分析和结果输出
4. 结果解读: 查看生成的边缘分布拟合报告、Copula参数估计结果、模型比较表、统计检验结论等分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Financial Toolbox（用于数据处理部分）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调数据加载与预处理、边缘分布建模、Copula函数选择与参数估计、模型优劣比较检验、尾部相依性量化分析、联合概率分布可视化以及风险场景蒙特卡洛模拟等全部分析流程的自动执行与结果整合输出。