Copula函数模型本文讲解Copula函数在实际生活中的应用，Copula函数描述的是变量间的相关性，实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数，因此也有人将它称为连接函数。Copula函数受到统计学者的青睐主要有以下两个原因：第一个是Copula是一种研究相依性测度的方法；第二个是Copula作为构造二维分布族的起点，可用于多元模型分布和随机模拟。Copula函数作为一种变量之间相依机制的工具，几乎包含了随机变量所有的相依信息，在不能决定传统的线性相关系数能否正确度量变量之间的相关关系的情况下，Copula函数对变量之间相关关系的分析很有用，Copula函数的出现使变量之间的相依性刻画更加趋于完善。自从Copula方法被提出来后，Copula函数在金融资产收益率之间的相依性分析以及金融风险、金融风险管理等方面得到了广泛的应用。Copula函数应用代码

Copula函数应用示例在前期使用Copula熵法选择因子的分析中，从9个对降水有影响的因子中以降水量和气温为例，构造出降水量与气温的联合分布，比较各种类型Copula函数以选取最优的Copula函数。得到分析结果如下：本文首先以降水量和气温为两个随机变量记为X和Y，利用Matlab软件作出两个随机变量的频率直方图以及计算出二者的偏度和峰度，如下图所示：