相关性分析不仅在投资组合的理论中处在一个基础性地位，而且在涉及到多变量金融序列分析的许多场合，比如风险分析、风险度量、资产定价、组合选择等问题的解决，都有赖于相关性分析的结果。因此可以说，对于金融资产间相关性的研究，涉及到了现代金融理论的方方面面，是一个非常有意义的课题。　　数学上，联合分布函数决定了随机变量间的相关结构。通过Copula方法，可以把随机变量的联合分布函数随机变量的边缘分布和变量间的相依结构两部分，其中变量间的相依结构可以由一个Copula函数来描述。可以通过考察多个随机变量的连接函数（Copula函数）来考察这些随机变量的相关结构。　　本文基于Copula方法，研究中小板和创业板股票日收益率的相关结构，发现对于市值均较小的两个板块来说，其尾部相关性特别明显，t-Copula函数构造的联合分布函数比正态分布函数能更好地描述二者股票收益率的相关结构，同时二者股票收益率的上尾与下尾相关性都很强，不能仅用单尾相关的Copula函数进行描述。另外本文还发现，与大多数的资产收益率相关结构不同，大多数资产收益率在熊市里相关性更强，而中小板和创业板却是在牛市里相关性更强。　　本文为关注中国 A股中小板与创业板的投资者的资产管理提供一个全新的认识，也为投资者进行风险分析，风险度量，资产定价，组合选择提供一个有益的参考。