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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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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和管理成为了投资者和金融机构的关键任务。近年来，Copula模型作为一种灵活的统计工具，已经被广泛应用于金融领域。
本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。
目前对于边际分布，想通过非参数核估计来估计其边际分布，不知道是否可行，数据为年度的周数据，为52个。数据为流动性风险（查看文末了解数据免费获取方式），liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。
读取数据
data=read.xlsx("11华微债.xlsx")
估计liq3和h这两个指标的边际分布
x <- data[,c("liq3","h")]## 观测值 ##删除缺失值 x=na.omit(x)
拟合 copula模型
liq3 <- x$liq3 h <- x$h
绘制可视化图形
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R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析
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得到pseudo 观测值
拟合copula参数
coef
得到密度图形
模拟分布
生成3965随机抽样的copula函数样本。
##对随机数进行可视化 plot(
计算模拟数据的相关数据
估计边缘函数分布
点击标题查阅往期内容
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绘制拟合值和实际值
模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df）
