本文主要是对Barbi,Romagoli(2014)提出的期货套期保值模型的改进与研究。在Barbi,Romagoli(2014)中,作者提出了通过最小化分位数风险(Quantile Risk Measure,QRM)来计算最优套期保值比率的方法。在这个模型下有两个突出的优点：一是分位数风险指标QRM是一类具有通用性的风险度量指标,它囊括了很多常用的风险指标,比如风险价值VaR,条件风险价值CVaR以及包含投资者风险厌恶水平的其他风险指标,因此这个模型的适用度和通用性很广；二是它引入了copula来度量现货期货之间的相关性,从而能更好地刻画现货期货之间的相关性结构。在这个框架下,套期保值组合分布的任何一个分位数都可以用这个copula相关的函数表示。Barbi,Romagoli(2014)用实证分析已经论证了这个模型突出的套期保值绩效,然而在我们看来它仍然具有进一步优化的可能。在Barbi,Romagoli(2014)中,作者使用一个静态的copula模型去拟合较长一段时间内的现货期货的相关性结构,得到的这个恒定的copula参数很难准确刻画现货期货相关性的动态变化过程,从而使得套期保值比率很难达到最优。在这样的背景下,本文在Barbi,Romagoli(2014)原有模型的基础上引入了一个两状态的具有状态转换特性的copula模型来刻画现货期货的时变的相关性结构,并对改进前后的套期保值策略的绩效进行比较分析。我们首先具体论述了改进前后的套期保值策略的方法与具体实现的过程,用蒙特卡洛模拟数据对套期保值绩效的敏感性进行了分析,确定了现货期货之间的相关性和投资者的风险厌恶水平能够显著影响套期保值的绩效水平。其次,我们用蒙特卡洛模拟数据比较分析了改进前后的套期保值策略的绩效。我们发现改进后的套期保值策略在刻画现货期货动态的相关性结构时具有突出的优越性,但只有在现货期货的相关性结构具有明显的状态转换特性或者说强相关性状态下和弱相关性状态下的现货期货相关性水平相差很大时,改进后的套期保值策略相比改进前才能够显著提高套期保值的绩效。最后,我们将改进前后的套期保值策略运用到实证数据上,我们选择了FTSE100指数及其对应的股指期货建立套期保值组合从而评估套期保值绩效,实证进一步论证了我们用蒙特卡洛模拟数据分析得到的结论。