Copula多维代码，拟合寻优和数据模拟案例

本代码包含了Copula模型的多维拟合寻优和蒙特卡洛数据模拟案例。首先对变量 x1 进行了边缘分布的拟合，提供了正态分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布、指数分布和瑞利分布等6种常见边缘分布的拟合，并提供了对应的检验和寻优方法来确定最优的边缘分布。接着对变量 x2 进行了相同的边缘分布拟合。然后对copula函数进行了拟合寻优，包括 Gaussian、t、Frank、Gumbel、Clayton 等常用的函数，其中计算了偏度、峰度和相关系数等参数，并提供了AIC和BIC值进行比较。最后，根据前面的结果，进行了蒙特卡洛模拟和等概率转换，得到了实际尺度下的数据结果。这份代码综合了大量顾客需求，并且有非常详细的备注，您可以根据自己的需要修改案例数据即可。