估计Frank Copula的参数

Question

我正在用copula分析一些双变量数据。为了模拟一些copula，我需要估计相应的参数。

例如：

gumbel.fit<-fit.AC(Udata, "gumbel")
gumbel.parameter<-gumbel.fit$fit$par

或

clayton.fit<-fit.AC(Udata, "clayton")
clayton.parameter<-clayton.fit$fit$par

但这不能适用于Frank copula，因此我想知道如何估计参数？

• r中是否有任何允许我这样做的功能？
• 这样做的唯一方法是编程最大似然？

Answer 1

我在CDVine包BiCopEst(u1,u2,5,method="mle")

中找到了答案

Answer 2

请查看R包copula，其中提供了各种估算工具，包括详细示例（特别是数值稳定的MLE）。

Answer 3

您可以使用例如R中的“CDvine”包估算任何copula参数。在这种情况下，您可以选择任何可用的方法。存在“Tau”估计方法或伪观察最大似然法。目前，据我所知，R中没有其他估算方法。