使用 R copula 包拟合 copula 时估计相关（协方差）矩阵

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 R copula 包拟合 copula 时估计相关（协方差）矩阵

【英文标题】：Estimating correlation(covariance) matrix when fitting a copula using R copula package

【发布时间】：2016-06-30 11:26:13

【问题描述】：

我对@9​​87654321@ 包copula 有疑问。当使用fitCopula 将 copula 拟合到数据，更具体地说，将 15 维 t-copula 拟合到一组 12 个股票每日收益时，该函数仅返回 rho1 和 df 估计值，但不返回方差-协方差矩阵（或相关矩阵P）估计我需要模拟随机偏离分布的情况。如何提取方差-协方差矩阵（或相关矩阵）估计？

函数输出：

fitCopula() estimation based on 'maximum pseudo-likelihood'
and a sample of size 261.
      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
rho.1  0.50338    0.05137   9.799   <2e-16 ***
df     9.88200         NA      NA       NA    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
The maximized loglikelihood is  1005 
Optimization converged
Number of loglikelihood evaluations:
function gradient 
      28       10 

所以 rho 和 df 估计值在这里，但是相关（或方差-协方差）矩阵估计值在哪里？ 我已经阅读了包装小插图，但不幸的是我还没有找到答案，所以我希望你能帮助我。

【参考方案1】：

在您的代码中，tCopula 配备了单个相关值。如果需要更灵活的结构，则需要更改传递给 fitCopula 的 tCopula。设置参数 param=rep(0.2, 66)、dim=12 和 dispstr="un"。有了这个 copula，fitCopula 的输出将包含 66 个值，这些值定义了相关矩阵的上三角。

更多详细信息，请查看 tCopula 和 ellipCopula 的帮助页面以及其中的参数说明。