【摘 要】
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从2018年6月开始，沪深300指数接连暴跌，至2019年1月跌幅超过20%，中小板指数跌幅超过30%，2019年起股市回暖又再度面临中美贸易摩擦，又再次带来指数下挫，极端事件对于金融市场的影响是十分巨大的，而且对于不同类型的市场影响程度也是不同的。 传统的衡量尾部风险的方式有两种，一种是使用VAR值衡量，一种是ES（预期收益率）衡量，这两种方法都是对单个金融资产风险的测度，本文则从个股与市场间
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从2018年6月开始，沪深300指数接连暴跌，至2019年1月跌幅超过20%，中小板指数跌幅超过30%，2019年起股市回暖又再度面临中美贸易摩擦，又再次带来指数下挫，极端事件对于金融市场的影响是十分巨大的，而且对于不同类型的市场影响程度也是不同的。
传统的衡量尾部风险的方式有两种，一种是使用VAR值衡量，一种是ES（预期收益率）衡量，这两种方法都是对单个金融资产风险的测度，本文则从个股与市场间相依性的角度对尾部风险进行考量。自1999年Copula函数被首次引入到金融领域而后推广到金融市场的相关性研究中,已有较多的材料证明Gumbel Copula函数作为一个有偏函数能比较好的拟合上尾数据、Clayton Copula函数作为有偏函数能比较好的拟合下尾数据，故本文直接采用Gumbel Copula、Clayton Copula分别度量股票和市场之间的上下尾部相关性，再将所得参数代入上下尾部相关系数计算公式得到上下尾部相关系数。探究主板市场，中小板市场，创业板间上下尾部相关系数的大小及其与预期收益率之间的关系。
得到结论为下尾风险高的股票说明其对市场冲击的敏感性更高，因此具有更高预期收益率，上尾风险高的股票未来将拥有更低收益率这一现象也十分显著。同时也发现尾部风险与预期收益率之间的关系在创业板中最为显著。
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