python函数var是求什么_copula函数及其Var计算的Python实现

42 阅读 0 评论 28 点赞

我是靠谱客的博主幸福向日葵，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python函数var是求什么_copula函数及其Var计算的Python实现，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Copula函数思想

Copula函数能够把随机变量之间的相关关系与变量的边际分布分开进行研究，这种思想方法在多元统计分析中非常重要。直观来看，可以将任意维的联合分布H(x1,...,xn)=P(X1<=x1,...,Xn<=xn)分成两步来处理。第一步是，对所有的单随机变量Xi通过累积分布函数Fi，我们可以得到Ui=Fi(Xi)，这是一个均匀随机变量；第二步是，随机变量间的关联可以通过直接连接这些均匀变量的n元Copula函数C(u1,...,un)来描述。

Copula函数是定义域为[0,1]均匀分布的多维联合分布函数，其核心概念是以Copula函数将多个随机变量的边缘分布耦合起来。Copula函数的基本思想就是，通过把边缘变量转化为均匀分布变量而不需要考察很多不同的边缘分布以简化问题，然后再把相关性定义为一个在均匀分布上的联合分布。

Copula函数种类

常用的Copula函数有高斯Copula函数，Gumbel Copula函数， Clayton Copula函数， Frank Copula函数。

在风险管理中，我们常常用Copula函数来估计VAR，其过程如下：

选择Copula函数，估计参数(详情可参照Copula理论及其在金融分析中的应用)

第一步：分别选择能够较好地描述资产收益边缘分布Fi和相关结构的Copula函数；

第二步：根据所有的边缘分布函数F和Copula函数，最大化对数似然函数估计边缘分布函数Fi和Copula函数的相应参数；

蒙特卡洛模拟估计VAR

第一步：生成两个独立的服从(0,1)均匀分布的随机数u和w，u即为要模