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金融全球化使得全球金融市场联系日益紧密,金融市场间的相关关系更是日趋复杂。同时金融全球化进程也推动着金融的创新,金融市场不断深化,金融规模不断扩大,市场效率也不断提高；但资本的持续流动也带来了金融市场的频繁动荡,金融危机也时有爆发。随着金融市场之间的相互关联性和协同变动性增强使得金融市场间的风险波动的相互影响也加强了。金融市场和金融资产间的相关关系越来越复杂,呈现非线性、非对称性和尾部相关的相关结构,基于正态分布假设的线性相关分析方法已经不能准确反映金融市场的相关信息。然而Sklar(1959)的Copula理论指出：随机变量间相关性的信息可以由Copula函数完全刻画,并且如果要研究多元随机变量间的联合分布情况,则可以首先研究随机变量的边际分布情况,然后可以构造一个存在的Copula函数来描述随机变量间的相关结构。Copula理论经常被广泛应用于描述多元随机变量之间复杂相关结构。对于具有“尖峰厚尾”特征的金融时间序列,往往要考虑到尾部相关性；然而Copula函数具有有效度量尾部相关性的特性,并能准确描述出在极端情况下资产间的相关结构。目前关于沪深300股指期货与现货市场相关性结构的研究较少,而且多以考虑线性相关结构为主,很少涉及尾部相关性的分析。研究沪深300股指期货与现货市场的尾部相关结构,可以为投资者进行套期保值和套利提供可靠的参考。本文的主要思路是通过对Copula理论多方面的整理和分析,并梳理出系统的Copula理论；从而借助Copula函数在金融领域里的应用特点,从刚推出的沪深300股指期货套期保值的角度,研究了基于Copula函数的随机变量间的联合分布和相关性结构。并且对最小方差套期保值比率模型加以改进。首先是系统全面地介绍Copula理论的相关概念,并详细讨论Copula函数的种类和特殊性质等。然后总结Copula函数在相关性分析中的优势和应用,并结合现实中金融时间序列复杂的相关性结构问题,建立基于Copula函数的金融相关性分析模型；对于建模的具体步骤和方法也进行了详细设计和总结。最后结合Copula函数的特性与股指期货套期保值策略的需要,对沪深300股指期货市场和沪深300指数现货市场的相关结构以及最优套期保值率的研究进行了实证分析。主要研究了在沪深300股指期货套期保值中,沪深300股指期货与股票现货市场的尾部相关性以及最佳套期保值比率的计算。本文主要研究了统计学中的Copula理论,分析了Copula函数以及基于Copula函数的相关性度量指标的主要特性、建模思路和解决问题的应用；并且总结了常用的几种相关性度量指标,进行优劣比较,认为基于Copula的Kendall’sτ和Spearman’sρ秩相关、尾部相关系数能够较好地用于度量非线性、非对称和尾部相关的金融序列的相关模式。从而将Copula理论引入到股指期货套期保值的建模中,研究了沪深300股指期货与沪深300股票指数市场间的相关性结构问题,对最优套期保值比率模型进行了改进；最后通过实证分析探讨了Copula函数在股指现货市场和股指期货市场套期保值中的具体应用。本文的主要研究方法是建立了t-TGRCH模型来拟合收益率序列的边际分布函数,从而有效地描述了收益率序列的边际分布情况；然后根据拟合的边际分布函数进而构造了最佳二元Copula-t-TGRCH模型来描述两市场间的相关性程度和相关结构；建立了基于Copula函数的非线性的秩相关系数Kendall’sτ替代传统的线性相关系数ρ,并且利用GARCH类模型对现货收益率标准差σs和期货收益率标准差σF进行预测,从而改进了最优套期保值比率模型,确保套期保值比率的准确性,并且可以解决套期保值效果失真得问题。本文最后通过Copula实证分析得出结论,认为构建基于Gumbel Copula函数的模型更准确地描述了沪深300股票指数与沪深300股指期货市场间的相关结构,更有效的揭示了两市场间整体相关性较大,但是尾部的相关结构表现出明显的不对称性,上尾的相关性强于下尾的相关性。因此在巨大的波动行情下,进行多头套期保值的效果要好于空头套期保值的效果。而且基于Gumbel Coupla函数的非线性相关系数Kendall’sτ计算得出的最佳套期保值率,使得进行套期保值后的收益率序列具有更小的均值和方差,并且波动情况比套期保值前更平稳,从而使套期保值策略更加有效。因此基于Copula函数的金融相关性分析,更能准确的描述金融间的相关结构,有效性更强,更有现实意义。