首先，对于这个问题，你要知道何为边缘分布，比如说X的边缘分布，是无数与X相关的变量Y,Z等等的联合分布密度函数，对除X外的所有变量在定义域上积分得到的，换言之，X的边缘分布衡量的就是X的无条件分布，因此去单独估计X的分布拟合出来的就是X在联合分布中的边缘分布，其次做copula的时候，可以使用估计边缘分布再估计copula函数的IFM法，也可以将边缘分布用经验分布来代替，如果你的数据量够大，这种做法再业界也是非常普遍的
RyanWang
- 2021年7月18日
- 注册于 2021年6月18日
是这样的，小弟最近在做一篇有关copula的论文，在拟合边缘分布的时候希望能引入一个外生的指示变量（下图中的I），其实简单的来说就是在gjrGARCH-M模型中把内生指示变量改成外生的而已，但是具体的怎么在Rstudio中或者其他统计软件中实现成了大问题，尝试用rugarch包实现，但是external.regressors那个参数如何设置成满足这个模型要求的形式我实在没办法解决，哭哭哭。。