请教R语言copula参数估计的若干问题

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用fitCopula()估计二元正态copula的参数ρ，这个参数应该得出是时变的还是常数？我的理解是时间序列的，但是做例题得出的是常数。
例子中都是随机生成的数据，我用两个收益率序列怎么怎么设置fitCopula命令？应该先把序列转化为矩阵吗？还有一个pobs（）命令是什么作用？fit命令中第一个参数“copula”——a "copula" object,如何设置这个参数？
求高手解答，真心感谢

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关键词：Copula opula 参数估计 R语言 object 收益率 如何

求出来的是常相关系数  
如果要做拟合实际数据，要把两列数据先转成均匀分布（通常的做法是rank(x)/(length(x)+1)），再用Copula拟合。  
pobs() 是一种映射,原始数据X，边缘分布函数F（X），映射是u=F（X）  
"copula" object是copula的对象，是被copula的内容。  
我给你写个例子吧——  
gumbel.cop <- gumbelCopula(3, dim=2)

n <- 200
x <- rCopula(n, gumbel.cop)
u <- pobs(x)
fit.tau <- fitCopula(gumbel.cop, u, method="itau")
fit.tau

p --- culmulative probability;
obs --- observation

rockfill 发表于 2015-4-28 13:23
p --- culmulative probability;
obs --- observation

瞎说，pobs是指Pseudo-Observations，即伪观测值

囊金如未足4 发表于 2018-8-28 16:18
瞎说，pobs是指Pseudo-Observations，即伪观测值

这里伪观测值是可由经验或参数化边缘累积分布函数值得到的
pseudo-observations constructed from empirical or parametric marginal c.d.f.s （culmulative distribution functions）

你给出的直接表述，我给出的是引申意义，应该都没有错误吧！