我们研究了半参数椭圆copula模型的copula相关矩阵$\Sigma$的自适应估计。在这种情况下，相关性通过正弦函数变换与Kendallτ相连。因此，$\Sigma$的自然估计值是带有Kendallτ统计量的插件估计值$\widehat{\Sigma}$。我们首先得到$\widehat｛\ Sigma｝-\Sigma$算子范数的一个锐界。然后，我们研究了$\Sigma$的因子模型，通过使用带核范数惩罚的最小二乘法将低秩矩阵和对角矩阵拟合到$\widehat{\Sigma}$，我们提出了一个改进的估计量$\wide tilde{\Sigram}$，我们得到了$\widetilde{\Sigma}$的有限样本oracle不等式。我们还考虑了$\Sigma$的基本因子copula模型，并针对该模型提出了闭式估计。我们所有的估算程序都是完全由数据驱动的。