MATLAB实现的Copula函数智能筛选系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于AIC/BIC准则，自动评估Gaussian、t等多种Copula函数对二维联合分布数据的拟合效果，通过统计拟合优度指标智能选择最优模型，为金融风险分析、数据建模提供可靠工具。

详 情 说 明

基于AIC/BIC准则的Copula函数最优拟合选择系统

项目介绍

本项目实现了一个基于统计模型选择理论的Copula函数自动拟合与评估系统。系统能够对二维联合分布观测数据进行多种Copula模型的拟合分析，通过AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）等统计指标客观比较不同Copula模型的拟合优度，自动推荐最优的Copula函数类型及其参数估计结果。

功能特性

• 多模型支持：集成Gaussian、t、Clayton、Gumbel、Frank等多种Copula函数类型
• 参数估计：采用最大似然估计法精确计算各Copula函数的参数值及置信区间
• 智能选择：基于AIC/BIC准则进行模型比较，自动识别最优拟合模型
• 全面输出：提供参数估计、似然函数值、信息准则值等完整评估结果
• 可视化支持：可选生成拟合优度对比图表，直观展示模型性能差异

使用方法

1. 准备数据：准备n×2维的联合分布观测数据矩阵
2. 设置参数：指定需要评估的Copula类型列表（可选，默认包含全部类型）
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成所有模型的拟合与评估
4. 获取结果：查看输出的参数估计表、AIC/BIC对比表以及最优模型推荐

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 如需可视化功能，需确保MATLAB图形显示正常

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据输入预处理、Copula模型循环拟合、参数估计计算、似然函数值获取、AIC/BIC准则评估、结果比较分析与最优模型选择决策。该文件协调调用各功能模块，完成从数据输入到结果输出的完整分析流程，并组织生成最终的参数报告和模型推荐结论。