对金融市场之间各组成部分相关性的分析,是认识市场运行规律的基础,有效的相关性分析可以用来优化市场结构,提高经济运行效率。传统金融资产间相关性的分析以线性模型为主,但最新的研究显示,金融资产间的存在着非线性及非对称的相关性,这种相关关系无法利用传统的计量方法实现测度。而Copula函数可以对具有该类型特征的金融资产进行刻画,并对于尾部相关性的测度具有突出的优势,可以满足对金融变量相关性分析的需求。本文对Copula函数的理论、特征及主要类别进行了阐述,并在传统Copula函数基础上进行扩展,在利用Copula函数对金融资产间相依结构的分析中,整合常用的三类Archimedean族Copula函数,加入惯性权重的粒子群算法对其参数进行优化,构建了基于惯性粒子群算法的M-Copula模型。利用该模型研究了我国5年期跨期国债期货合约结算价日涨跌幅之间的尾部相关关系,同时利用基于惯性权重的粒子群算法对混合Copula模型的参数进行选取和确定后,比较了混合Copula函数与传统Copula函数对跨期国债期货合约上尾部以及下尾部相关关系的拟合能力。研究结果表明:基于惯性权重粒子群算法的混合Copula函数较好地刻画了跨期国债期货合约结算价日涨跌幅尾部非线性、非对称的相关特征,且根据测度结果可以判定,跨期国债期货合约结算价日涨跌幅间的上尾部相关性更为明显,并依据对该特征的把握构建了能够产生超额收益的交易策略。