copula matlab

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% Copula理论及其在matlab中的实现程序应用实例 %--------------------------------------------------------------------------

%******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls');

% 提取矩阵hushi的第5列数据，即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5);

% 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls');

% 提取矩阵shenshi的第5列数据，即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5);

%****************************绘制频率直方图***********

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% Copula理论及其在matlab中的实现程序应用实例 %--------------------------------------------------------------------------

%******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls');

% 提取矩阵hushi的第5列数据，即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5);

% 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls');

% 提取矩阵shenshi的第5列数据，即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5);

%****************************绘制频率直方图***********

John Hull的《风险管理与金融机构》第10章,讲相关系数与Copula函数。

Chapter 10 相关系数与Copula函数

John Hull的《风险管理与金融机构》第10章,讲相关系数与Copula函数。

引言 假设一家公司对市场的两个不同的变量有风险暴露，两个 变量之中的任何一个变量增加1个标准差，公司会收益 1000万美元；两个变量之中的任何一个变量减少1个标准 差，公司会亏损1000万美元。

如果这两个市场变量的变化有很强的正相关性，公司面临 的整体风险很大；如果市场变量的相关性为0,公司面临 的整体风险会小一些，但整体风险仍然很大；如果市场变 量的变化有很强的负相关性，公司面临的整体风险会大大 减小。 这个例子说明：相关系数及波动率的合理估计，对于正确 检测风险的暴露至关重要。2/72 2/20

John Hull的《风险管理与金融机构》第10章,讲相关系数与Copula函数。

引言

本章内容：-讨论对于相关系数如何做出一个类似检测波动率的检验方法； - 通过Copula函数定义两个或者更多变量之间的相关结构； - 利用Copula计算一个贷款组合的风险价值度。

3/72 3/20

John Hull的《风险管理与金融机构》第1

1

MATLAB软件简介

1984年，MathWorks公司把内核采用C语言编写的MATLAB正式推向市场，MATLAB的名称由Matrix（矩阵）和 Laboratory（实验室）两词的前三个字母组合而成。MATLAB集数值分析、矩阵运算、符号运算及图形处理等强大功能于一体，且包含一系列规模庞大、覆盖不同领域的工具箱（Toolbox），再加上它简单易学、实用方便，从问世之初，就深受广大科技工作者的欢迎，现已成为许多学科领域中计算机辅助设计与分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。

在发达国家的理工科院校，MATLAB已经成为一门必修课程，国内的许多高校也陆续开设有关MATLAB的课程。我们在这里简单介绍一下MATLAB的一些基本功能，为学生深入学习MATLAB奠定基础，并最终希望学生能从繁重的编程劳动中脱离出来，把主要精力放在建立数学模型的环节上。

10.1 基本操作

MATLAB软件安装好之后，双击系统桌面的MATLAB图标，或在开始菜单的程序选项中选择MATLAB快捷方式，即开始启动MATLAB。初次启动MATLAB后，将进入MATLAB默认设置的桌面平台。桌面平台包括主窗口、命令窗口、历史窗口、当前目录窗口和

课 程 设 计 报 告

设计名称： MATLAB课程设计报告 系 别： 学生姓名： 班 级： 学 号： 成 绩： 指导教师：

开课时间: 2010 至 2011 学年第 2 学期

1

题目：matlab语音信号的采集与处理

一、实践的目的和要求

1.MATLAB软件功能简介 2.本题目的意义 二、实践内容

1.常用信号的实现

通过编写MATLAB软件仿真程序，掌握MATLAB软件中常用信号的表示方法，绘图函数的使用。内容如下：

(1) f(t)= ?(t)和单位阶跃序列的实现

(2) (2)激信号f(t)??(t)和单位脉冲序列的实现

(3)减指数信号f(t)?e??t?(t)和实指数序列x(n)?an的实现

2.信号的时域基本运算

通过调用MATLAB中的相关函数，编写信号的基本运算仿真程序，实现信号的时域基本运算，达到掌握MATLAB相关运算函数的调用格式及功能的目的。 （1）信号的相加，相乘和移位运算 （2）序列的卷积运算 3.系统分析

通过调用MATLAB相关函数，实现对LTI系统的时域和频域进行分析，熟练掌握LTI系统单位冲激响应和零状态响应得MATLAB求解方法。 （

MATLAB（2）

MATLAB是用于计算的高性能语言。它在易于使用的环境中集成了计算，可视化以及编程，在该环境中问题与求解都用熟悉的数学符号来表达。 1 介绍MATLAB系统组成 1.1 MATLAB是什么（看MATLAB如何提供技术计算的解决方案, 常用的应用有哪些以及

MATLAB工具箱所提供的额外的专业应用的解决方案。） MTALB系统主要组成部分： ? 桌面工具和开发环境

这些工具便于使用MATLAB函数和文件，它们包括：MATLAB desktop、命令窗口、命令历史、编辑器和调试器、代码分析器和分析报告、帮助浏览器、工作空间 、文件、搜索路径。

? MATLAB数学函数库 基本函数和复杂函数 ? MATLAB 语言

MATLAB语言是一种高级矩阵/数组语言，它具有控制流语句、函数、数据结构、输入输出、面向对象编程的特征。 ? 绘图

? MATLAB 外部接口/API

1.2 MATLAB文档 （如何寻找使用每个MATLAB组成部分的指令以及如何找相应的帮

助。）

1.3 开始MATLAB、启动MATLAB

2 矩阵和数组 如何用MATLAB来产生矩阵完成对矩阵的数学运算

2.1 矩阵以及Ma

MATLAB结课论文

班学姓

级 号 名

电子142 140404059 王娟

日 期： 2016.10.31

I

摘 要

MATLAB（MATrix LABoratory）是MathWorks公司于1984年开发的科学与工程计算软件。它以矩阵运算为基础，将高性能的数值计算和符号计算功能、强大的绘图功能、动态系统仿真功能以及为数众多的应用工具箱集成在一起，是颇具特色和影响的科学计算软件，在科学研究以及工程设计领域有着十分广泛的应用。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来

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MATLAB软件简介

1984年，MathWorks公司把内核采用C语言编写的MATLAB正式推向市场，MATLAB的名称由Matrix（矩阵）和 Laboratory（实验室）两词的前三个字母组合而成。MATLAB集数值分析、矩阵运算、符号运算及图形处理等强大功能于一体，且包含一系列规模庞大、覆盖不同领域的工具箱（Toolbox），再加上它简单易学、实用方便，从问世之初，就深受广大科技工作者的欢迎，现已成为许多学科领域中计算机辅助设计与分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。

在发达国家的理工科院校，MATLAB已经成为一门必修课程，国内的许多高校也陆续开设有关MATLAB的课程。我们在这里简单介绍一下MATLAB的一些基本功能，为学生深入学习MATLAB奠定基础，并最终希望学生能从繁重的编程劳动中脱离出来，把主要精力放在建立数学模型的环节上。

10.1 基本操作

MATLAB软件安装好之后，双击系统桌面的MATLAB图标，或在开始菜单的程序选项中选择MATLAB快捷方式，即开始启动MATLAB。初次启动MATLAB后，将进入MATLAB默认设置的桌面平台。桌面平台包括主窗口、命令窗口、历史窗口、当前目录窗口和

Matlab的优化工具箱的几个应用函数及例子

字体:小中大 |打印发表于: 2008-5-10 14:33 作者: xxyyxz 来源: MATLAB/Simulink 技术博客

利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。9.1.1 优化工具箱中的函数

优化工具箱中的函数包括下面几类：

1．最小化函数

表9-1 最小化函数表

函 数 fgoalattain fminbnd fmincon fminimax fminsearch, fminunc

fseminf linprog quadprog

描 述

多目标达到问题 有边界的标量非线性最小化 有约束的非线性最小化

最大最小化 无约束非线性最小化

半无限问题 线性课题 二次课题

2．方程求解函数

表9-2 方程求解函数表

函 数 \\ fsolve

描 述 线性方程求解 非线性方程求解

matlab定位算法

clc

clear

SamNum=100; %Training Sample No.

TestSamNum=101; %Testing Sample No.

SP=0.6; % a fixed spread constant

ErrorLimit=.9; % goal error

% according to Goal Function to get input and output samples.

rand('state',sum(100*clock))

NoiseVar=0.1;

Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);%Dimension: 1*SamNum

SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;

SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);

SamOut=SamOutNoNoise+Noise;

%以上是产生的输入输出对应的值

TestSamIn=-4:0.08:4;

Testing Samples as a smooth curve. we need