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最近我们被客户要求撰写关于copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下）
1 模拟数据
首先，我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下，样本量应该更大，更容易发现GARCH效应。
## 模拟创新分布
d 现在我们用这些copula依赖的创新分布来模拟两个ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程。
## 边缘模型的参数
fixed.p 
2 基于模拟数据的拟合程序
我们现在展示如何对X进行ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程的拟合（我们删除参数fixed.pars来估计这些参数）。
spec(varModel, mean.model = meanModel)
ugarchfit(uspec, data = x))
检查（标准化的）Z，即残差Z的伪观测值。
plot(U.)
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【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析
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对于边缘分布，我们也假定为t分布，但自由度不同。
fit("t", dim = 2), data = U., method = "mpl")
nu. 
3 从拟合的时间序列模型进行模拟
从拟合的copula 模型进行模拟。
set.seed(271) # 可重复性
sapply(1:d, function(j) sqrt((nu[j]-2)/nu[j]) * qt(U[,j], df = nu[j]))
## => 创新必须是标准化的garch()
sim(fit[[j]], n.sim = n, m.sim = 1,
并绘制出每个结果序列（XtXt）。
apply(sim,fitted(x)) # 模拟序列
plot(X.., type = "l")
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