1、金融風險是由于價格波動的不確定性導致的金融資產(chǎn)的損失或收益。為了更好地預測和控制風險，研究者和金融機構(gòu)設計了許多度量風險的方法，其中VaR方法是最常采用的方法。但是基于假定單個資產(chǎn)收益正態(tài)分布、風險資產(chǎn)間收益線性相關計算VaR與實際情況并不相符。Copula理論的出現(xiàn)和應用將為風險分析和多變量時間序列分析提供了一個新的方向。用Copula來刻畫金融市場間相關結(jié)構(gòu)，不僅可以選擇更好的描述金融資產(chǎn)收益的分布函數(shù)，還可以將金融市場間的相關結(jié)構(gòu)

2、剝離出來，更全面地刻畫金融數(shù)據(jù)間的相關程度?；贑opula函數(shù)的尾部相關測度可以給出當一個股票市場價格發(fā)生大幅度上升或者大幅度下降時，另一個市場也發(fā)生大幅度上升或者大幅度下降的概率，這在風險管理中是十分重要的。 本文的創(chuàng)新點集中體現(xiàn)在三個方面： 首先，以Copula為基礎，通過對股票市場間的相關關系的強弱描述，從定性和定量兩方面來實現(xiàn)對尾部相關性的研究，從而突破了目前依賴于獨立和線性相關，這僅有的兩類相依關系的局限。

3、 其次，將對股票市場之間風險相關關系的刻畫在時間范圍上進行了拓展，對相關強度的整體和局部度量得到了精度上的提高。樣本涵蓋了各大主要股票市場價格指數(shù)，分別進行了相關關系的分析，時間跨度長，包含上千組有效數(shù)據(jù)組。 最后，Clayton Copula和Gumbel Copula經(jīng)常被用來處理金融數(shù)據(jù)的尾部相關關系。但是，長期以來，關于這兩種函數(shù)在不同市場環(huán)境下捕捉尾部相關性能力的差別的研究并不多，本文選取兩組走勢對比鮮明的時間段

4、，開創(chuàng)地采用對比研究的方法，在這一領域做出一些初步的探索。 本文的主要內(nèi)容和基本結(jié)構(gòu)如下： 第一部分為引言。從現(xiàn)有的風險量化模型的缺陷入手，指出應用Copula函數(shù)進行風險相關性研究的優(yōu)點和現(xiàn)實意義，并從總體上介紹了本文的研究方法和創(chuàng)新點，以及論文的結(jié)構(gòu)安排。 第二部分為文獻綜述部分，側(cè)重Copula理論在金融領域的研究成果綜述。本文首先對證券市場風險進行了概念界定，然后對Copula理論從誕生到應用于金融領域相

5、關性分析的國內(nèi)外理論研究的推進過程和應用過程給予詳盡的闡述。 第三部分系統(tǒng)地介紹了Copula理論的定義及性質(zhì)，給出了幾種常用的Copula函數(shù)的分布函數(shù)和密度函數(shù)的表達形式，以及基于Copula函數(shù)的相關性測度指標的定義及推理過程。 第四部分為股票市場尾部相關性系統(tǒng)分析。利用上證指數(shù)、深證綜指、恒生指數(shù)和道瓊斯工業(yè)指數(shù)日收盤價數(shù)據(jù)建立Copula-GARCH（1，1）-t模型，利用估計得到的Copula的參數(shù)計算了尾部

6、相關系數(shù)以及分位相關系數(shù)，結(jié)果表明上證指數(shù)分別與深證綜指、恒生指數(shù)和道瓊斯工業(yè)指數(shù)之間存在較為明顯的相關關系，上證指數(shù)與深證綜指之間的相關關系最大，與恒生指數(shù)的相關關系次之。與道瓊斯工業(yè)指數(shù)的相關關系最小。 第五部分為股票市場尾部相關性對比分析。本文選取了兩個走勢對比鮮明的時間區(qū)間構(gòu)造了三組樣本進行對比研究，探索了兩種最常用的的Copula函數(shù)在不同市場環(huán)境下捕捉金融數(shù)據(jù)尾部相關關系的能力的差別。 第六部分為結(jié)論和政策建