中国是一个农业大国,农产品价格稳定对于农业现代化建设,农民脱贫致富有重大意义。大豆作为我国最早上市的农产品,已经有10来年的发展史,是目前市场上相对成熟的品种。但是我国大豆生产和压榨企业大多仅利用期货市场规避风险,而在进行套利方面比较欠缺。因此,在我国是世界上第一大的大豆进口国的背景下,找到合适的大豆期货套利模型显得更为迫切。已有研究的文献主要使用GARCH和ECM模型来建立套利策略,这些模型对数据的假设较为严格,而金融数据往往不能满足假设条件。由于SV模型能对存在异方差数据进行更好的刻画,本文先使用SV模型对期货合约收益率数据进行边际分布的估计,然后使用copula模型估计联合分布。具体来说,本文先将大豆近远期合约进配对,之后对收益率数据进行平稳检验和协整检验,得到合约价格之间的协整关系式,将交易数据转化为收益率数据之后,再通过使用WIBUGS得到SV模型参数,然后使用MATLAB得到COPULA模型的参数。在此基础上,设置套利策略的开仓点和平仓点以及止损方法。通过随机抽样的方式得到收益率数据,和卡尔曼滤波得到的波动率数据一起,得到模拟的价差数据。根据套利规则,将模拟价差与实际市场价差作比较,并进行套利操作。结果表明随着套利区间的扩大,套利模型的收益率和胜率随之提高,其表现远远高于市场普通套利模型,说明了模型具有良好的市场适用性。综上所述,本文通过理论研究和计算机模拟的方式对大豆期货跨期套利模型进行了深入的研究,缓解了过去文献中对大豆期货交易模型的数据要求过于严格的情况,也丰富了大豆期货套利模型在我国市场上的运用。