2007年4月,美国次级抵押贷款危机正式爆发,并通过各种渠道迅速地传染给其他的国家和地区,引发了历史上罕见的全球性的大危机。在这样的背景下,研究者再一次聚焦金融危机的传染效应研究。金融危机的频繁出现所导致的破坏性后果也越来越严重,其传染现象引起了市场恐慌甚至影响了一国政府经济政治的稳定,所以如何控制金融危机的传染已经成为世界共同的课题。随着我国经济对外开放程度的深化,中国经济参与世界经济和全球化的程度也随之加深,中美之间也存在密切的经济联系,因此,一旦美国经济陷入危机,必将波及到中国。危机下,研究中美证券市场的传染效应对我国金融市场的风险管理具有重要指导意义。　　 本文从实证方面对金融传染的已有的研究进行了回顾和评述,并详细地介绍了金融危机传染的定义。其次,介绍了美国次贷危机发生的背景以及可能导致金融危机爆发的原因,在此基础还分析了次贷危机对我国和其他发达国家的影响。再次,介绍了Copula理论及其在相关性测度方面的应用,并将Copula理论应用到了文章的实证研究中。传统的相关性的研究是使用Pearson线性相关,并不适合金融市场之间的非线性变化情况。协整分析、格兰杰检验和GARCH基础上的多元相关性模型在分析相关性方面也存在很大的偏差,所以现在关于金融危机传染的检验的方法,得到广泛应用的方法是非线性相关性分析,即用Copula方法测度相关性,Copula理论作为非线性和非对称相关的统计理论被广泛应用到金融市场的相关性分析上。实证研究选取了次贷危机爆发前后股票市场的价格指数数据,通过分析危机发生后,相关关系显著增强的变化来证明金融传染的存在性。在对Copula函数的参数进行估计时,实证部分引入非参数核密度-ML估计和CML方法,即不用假设金融资产的边际分布服从某一特定分布的情况下,估计出Copula相应的参数值。常用的ML估计和IFM估计都必须假设资产的边际分布服从某一特定分布才能估计出Copula函数中的参数,所以估计结果也存在很大的误差。而CML方法却不同,其不需对边际分布做出假设,而是利用各资产的经验分布,将收益率序列转化为一个新的序列,然后在使用极大似然估计出Copula函数中的参数,并计算相应的秩相关系数,得出实证结论。本研究所得出的结论包括美国次贷危机传染了我国内地证券市场,但是传染现象不显著;危机传染中国金融市场的最主要的途径可能是中国对外投资和中国企业在海外上市,贸易联系和其他途径的联系所发生的作用有限等。根据次级贷款危机产生的原因和可能传染途径并结合我国经济的实际发展,笔者分别从宏观层面和微观层面提出了一些建议,以期望在我国金融市场的风险管理做出一点贡献,宏观层面包括:适时调整货币政策、合理开放资本市场改革经济结构、优化外汇储备结构,灵活汇率制度、加强金融监管和国际金融合作;微观层面包括：银行部门加强风险管理、金融市场谨慎发展信用衍生产品、个人投资者掌握一定的信息、机构投资者合理配置资产。