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由于金融数据的分布具有未知且可变的特征，参数方法预先假定数据分布形式往往会导致估计的偏差，本文分别运用不作具体分布假设的非参数核密度函数和半参数极值理论方法，对沪深股市收益率的风险值和相关性进行估计和分析。实证研究表明：对于尾部分布的拟合，非参数法优于半参数法;对于整体分布的拟合，非参数法却不及半参数法。并分别以这两种方法估计Copula函数的边缘分布，得到沪深股市的相关结构均为BB1 Copula，说明两市股票在市场低迷时期的尾部相关性高于活跃时期的尾部相关性。