随着我国金融市场的飞速发展,当今的市场环境给投资者带来了极大的挑战,尤其是在分散化市场风险层面。我们常常采用跨资产类别、跨市场配置的资产组合方式来分散风险。股票与债券作为金融市场上两个至关重要地组成部分,占据了整个金融市场上产品的绝大部分,因此股债之间的相关性在分散市场风险中显得尤其重要。并且,股票与债券之间的相关性直接影响政府以及监管机构的政策制定和投资者的投资决策。根据现代投资组合理论,两类资产间的相关性越弱乃至负相关才能更好地分散市场风险,对于股债间相关性的测度成为了金融市场上炙手可热的话题。金融市场上产品间的相关性往往不具备稳定性的特点,这种时变性致使传统线性的相关系数不能够有效地描述其相关关系。而Copula函数对于各资产地边缘分布形式没有限制,因此Copula的诞生很好地解决了在极端情况下的相关性急速上升的问题,有效的度量了“尾部相关性”。本文采用Copula分位数-分位数回归方法来对我国股票与债券间的相关结构进行建模,这种方法具有极大的灵活性,因此可以提供更加稳健和准确的估计。对于不同的分位数点,可以反映出牛市、熊市以及一般状态的金融市场大环境下的股票与债券间的相关性,因此更加的灵活。在投资组合管理中运用Copula分位数-分位数回归方法来形成量身定做的资产配置策略,可以适应投资者的需求,并且可以使金融监管机构对大环境有一个更好的了解,对于提供政策制定以及市场对于政策的反应具有很好的借鉴意义。