本文对金融危机发生后股票市场间是否存在传染效应进行了研究。一国或地区危机发生后,危机的影响往往会通过各种途径传染到其他国家或地区,不同国家或地区股票市场间的相关性往往会增强,即同时出现大幅下跌的现象,因而通过寻找这种市场间相关性的变化可以帮助检验市场间是否发生了危机传染。但是反过来,当一个市场上出现利好的消息时,其他国家或地区的市场却不一定会出现同时上涨的现象,因而市场间的相关性可能是一种不对称(即尾部相关不对称性,文中称为“不对称性”)的相关。也就是说,股票市场往往在危机时同时下跌,但是却不一定会同时繁荣,即下尾部的相关性会强于上尾部的相关性。Copula模型对于分析变量之间的相关结构有很大的优势,它可以描述市场间的非线性的、非对称的相关模式,而这一点是通常所说的相关系数(Pearson’sρ)所达不到的。传统的Copula模型通常使用常相关参数来描述市场间的相关性,这在很大程度上限制了它的应用。条件Copula模型及分步极大似然估计法的引入,使得Copula模型也可以用来刻画变量间时变的相关性,大大拓展了Copula模型的适用范围,促进了相关性经验研究的发展。本文的经验研究部分通过使用Patton提到的条件Copula模型对股票市场间的动态相关性进行了建模,利用美国S&P500、英国FTSE100和台湾TWⅡ三个股票指数之间的相关性变化来研究这三个股票市场间的危机传染效应。在对股票指数周收益率数据按照危机发生的时间进行区间划分后,本文利用条件Copula模型分别对划分后的几个区间进行了动态相关性研究。研究结果发现,美国和英国、美国和台湾之间的市场相关性在三次危机发生之后都比危机发生之前出现了显著的升高,因此得出结论:这三次危机发生后都存在显著的危机传染效应。同时发现,条件Copula模型比常参数Copula模型对于研究市场间的动态相关性具有明显优势,美台市场间的相关性波动明显比美英市场间的相关性波动更为剧烈。