我已经使用6-dimensional库和Python计算了pyvinecopulib中的联合分布函数，并将其存储在变量cop中。如何计算numpy这样的区间上的概率？(0.5<F1(X1)<0.6,0.5<F2(X2)<0.6,0.5<F3(X3)<0.6,0.5<F4(X4)<0.6,0.5<F5(X

 

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6193原文出处：拓端数据部落公众号 copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。

        

        

  

  

  

    

  

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4305原文出处：拓端数据部落公众号 使用Copula建模相关默认值 此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易对手违约。鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个creditDefaultCopula对象用于每个债务人

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预

原文链接  http://tecdat.cn/?p=2623原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于CopulaGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32707原文出处：拓端数据部落公众号在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。因此，对于债券流动性风险的度量

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数摘要然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数摘要然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预