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对国内外金融领域的研究者来说,金融危机传染是一个重要的课题,要深入研究金融危机传染效应,必然要熟悉金融市场内部变量的相关性,Copula函数是研究金融变量之间关系的一个重要工具。本文主要研究了Copula理论在金融危机传染问题中的应用,在系统地介绍了Copula理论之后,对九组不同的股指序列构建了基于核密度估计的Copula模型,并具体讨论了各股指序列的分阶段建模问题。本文的核心工作可概括如下：首先采用核密度估计方法对10个国家(地区)的典型股票指数的对数变换序列进行边缘分布估计,并采用K-S检验及Box-Ljung独立性检验确定这些核密度估计值,是否满足Copula函数边缘分布的要求；然后根据平方欧式距离法和条件分布函数K-S检验法确定最佳Copula模型,对模型中的参数和相依系数值进行了估计；最后使用极大似然法对各股指收益率相依性的Copula函数进行变点检测,依据变点的位置将时间序列分段,并得到每个时间段中Copula函数的参数及尾部相关系数值。本文以2006年1月3日-2014年1月10日期间的美国标准普尔500指数(S&P500)、俄罗斯RTS指数、韩国KOPSI指数、香港恒生指数、沪深300指数、孟买SENSEX300指数、日经225指数、希腊ASE指数以及英国金融时报指数(FTSE100)每日的收盘价数据为实证分析对象,对S&P500指数与其他股指直接的相依性关系和金融危机的传染性进行了深入的测算。本文的主要研究结论：(1)S&P500指数与其他各股指(恒生指数除外)的变化趋势都是一致的,除中国内陆和日本之外,其他国家(地区)和美国股市变动都显示了很强的相关性。就Copula函数尾部相关系数结果来看,德国、俄罗斯、韩国、英国和希腊各国与美国股市变动的协同性较强,一方股市的金融危机很容易传染到另一个股市中；(2)九个国家(地区)的指数收益率与S&P500指数收益率之间相依结构都存在变结构点,且这些变点发生的时刻和全球危机产生影响的时间基本上是一致的,这些国家(地区)或多或少地受到美国次债危机的影响和冲击,而欧债危机对各国(地区)的影响有限。