AdvancedCopulaToolkit：MATLAB高级Copula建模与分析工具箱

资 源 简 介

AdvancedCopulaToolkit是MATLAB环境下功能全面、界面友好的Copula建模工具箱。支持椭圆Copula、阿基米德等多种族系，提供比内置函数更强的建模能力与直观操作，适合金融、统计等领域的依赖结构分析。

详 情 说 明

AdvancedCopulaToolkit - MATLAB增强版Copula建模与分析工具箱

项目介绍

AdvancedCopulaToolkit是一款功能全面、界面友好的Copula分析工具箱，提供比MATLAB内置copula函数更强大的建模能力和更直观的操作体验。本工具箱专为金融数据分析、风险管理建模和统计相依性研究而设计，支持完整的Copula建模工作流程。

功能特性

• 多族系Copula支持：涵盖椭圆Copula（Gaussian、t-Copula）、阿基米德Copula（Clayton、Gumbel、Frank等）以及混合Copula模型
• 先进的参数估计技术：集成最大似然估计（ML）、推断函数边际法（IFM）、半参数估计（CML）等多种估计算法
• 高维依赖结构建模：基于Vine Copula分解方法，支持复杂高维依赖关系的有效建模
• 全面的统计检验：提供AIC/BIC信息准则、K-S拟合优度检验等统计评估工具
• 蒙特卡洛模拟引擎：具备高效的随机数生成能力，支持风险价值（VaR）和期望短缺（ES）计算
• 交互式可视化分析：生成散点图矩阵、等高线图、3D密度图等丰富的可视化图形
• 批处理能力：支持大规模数据集的自动化批量处理和分析

使用方法

数据输入

• 支持多维金融时间序列数据导入（.csv/.xlsx格式矩阵数据）
• 配置边缘分布类型参数（正态分布、t分布、经验分布等）
• 选择Copula族系模型（Gaussian、t-Copula、Clayton、Gumbel等）
• 设置估计方法参数（ML、IFM、CML等）

分析流程

1. 导入或加载金融时间序列数据
2. 指定各变量的边缘分布类型
3. 选择适合的Copula族系进行建模
4. 执行参数估计和模型拟合
5. 进行拟合优度检验和模型评估
6. 生成依赖结构可视化图形
7. 执行风险度量和蒙特卡洛模拟

输出结果

• Copula模型拟合参数及标准误差估计
• 详细的拟合优度检验报告（含AIC/BIC准则和K-S检验结果）
• 依赖结构可视化图形（散点图、等高线图、3D密度图）
• 风险度量分析报告（VaR、ES计算结果）
• 基于拟合Copula的随机模拟数据集

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上（处理高维数据时建议16GB以上）

文件说明

main.m文件作为工具箱的主入口点，集成了数据预处理、边缘分布拟合、Copula模型选择与参数估计、拟合优度检验、依赖结构可视化以及风险度量计算等完整工作流程。该文件提供了交互式操作界面，支持用户通过配置参数灵活控制分析过程，并协调各功能模块协同工作，实现从数据输入到结果输出的端到端Copula建模分析。