paretotails 出错

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nPoints=200
tailFraction=0.1
OBJ=cell(nStocks,1)
for i=1:nStocks
OBJ{i}=paretotails(residuals(:,i),tailFraction,1-tailFraction,'kernel')
end
??? Error using ==> paretotails.paretotails>init at 177
Error calling CDFFUN function '@(x)ksdensity(x,'function','cdf')'.
Error in ==> paretotails.paretotails>paretotails.paretotails at 77
        [lo,up,X,F,pLower,pUpper,qLower,qUpper] = init(x,pLower,pUpper,cdfFunc);
Caused by:
    Error using ==> mtimes
    Inner matrix dimensions must agree.


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关键词：pareto tails tail ARE TOT matrix function calling Error

ding呀

oval 发表于 2012-4-11 10:46
ding呀

不难
方便的话请把数据及程序贴上来
才能正确找出错误

epoh 发表于 2012-4-11 18:50
不难
方便的话请把数据及程序贴上来
才能正确找出错误

你好，太谢谢您了

二元频率直方图现在是这样的话 ，还适合用copula做吗？

oval 发表于 2012-4-11 19:42
你好，太谢谢您了

二元频率直方图现在是这样的话，还适合用copula做吗？

能否改为returns.xls

epoh 发表于 2012-4-11 20:16
能否改为returns.xls

谢谢老师

oval 发表于 2012-4-11 20:18
谢谢老师

load 'returns.txt'   
T       = size(returns,1);
nIndices = size(returns,2);  
spec(1:nIndices) = garchset('Distribution' , 'T'  , 'Display', 'off', ...
                            'VarianceModel', 'GJR', 'P', 1, 'Q', 1, 'R', 1);
residuals = NaN(T, nIndices);  % preallocate storage
sigmas    = NaN(T, nIndices);
for i = 1:nIndices
    [spec(i)       , errors, LLF, ...
     residuals(:,i), sigmas(:,i)] = garchfit(spec(i), returns(:,i));
end
residuals = residuals ./ sigmas;
   
nPoints      = 200;      % # of sampled points of kernel-smoothed CDF
tailFraction = 0.1;      % Decimal fraction of residuals allocated to each tail
OBJ = cell(nIndices,1);
for i = 1:nIndices
    OBJ{i} = paretotails(residuals(:,i), tailFraction, 1 - tailFraction, 'kernel');
end
U = zeros(size(residuals));
for i = 1:nIndices
    U(:,i) = OBJ{i}.cdf(residuals(:,i)); % transform margin to uniform
end
[R, DoF] = copulafit('t', U, 'Method', 'ApproximateML')

R =

    1.0000   -0.0178
   -0.0178    1.0000


DoF =

   43.2848

谢谢老师 老师我还有几个问题
1. 上面的结果是t-copula相关系数是负的 这个可行吗？
2. 我这两个变量的二元频率直方图 就像上面那样 能用copula做吗？尾部特征很不明显
3. ks检验 应该加在哪儿？是在npoint=200上面吗？ 具体该怎么写

谢谢老师

oval 发表于 2012-4-11 21:24
谢谢老师 老师我还有几个问题
1. 上面的结果是t-copula相关系数是负的 这个可行吗？
2. 我这两个变量的二 ...

建议你安装Dynamic Copula Toolbox 3.0
跑一次CopulaToolboxTutorial
参考Dynamic copula toolbox.pdf
会清楚许多

oval 发表于 2012-4-11 21:24
谢谢老师 老师我还有几个问题
1. 上面的结果是t-copula相关系数是负的 这个可行吗？
2. 我这两个变量的二 ...

你的数据,就是这样.
  http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/copulafit.html
范例:
load stockreturns
x = stocks(:,1);
y = stocks(:,2);
u = ksdensity(x,x,'function','cdf');
v = ksdensity(y,y,'function','cdf');

%Fit a t copula:

[Rho,nu] = copulafit('t',[u v],'Method','ApproximateML')
Rho =
    1.0000    0.7220
    0.7220    1.0000
nu =
  2.8934e+006
%corr(x,y)  0.7228

%%%%你的数据returns.txt
load returns.txt
s1 = returns(:,1);
s2 = returns(:,2);
u1 = ksdensity(s1,s1,'function','cdf');
v1 = ksdensity(s2,s2,'function','cdf');

%Fit a t copula:

[Rho,nu] = copulafit('t',[u1 v1],'Method','ApproximateML')
Rho =
    1.0000   -0.0115
   -0.0115    1.0000
nu =
    3.8532
%corr(s1,s2)   -0.0019