本文详细介绍了Copula技术,运用Copula函数到金融资产相关性分析中,刻画市场中多个资产收益率的联合分布,Copula函数包含了尾部相关的全部信息,它可以更全面、更深刻的刻画金融序列之间的尾部相关关系。把它运用到金融市场分析中能够更加准确的测度出投资组合的波动、收益和风险,对整个证券市场的走势作出较准确的研判。本文总结了Copula技术的大致内容,它在分析多维随机变量的组合问题中,不受边际分布类型的约束,把金融复杂问题一分为二看待,先构造符合实际的边际分布模型,然后再用Copula函数作连接,这样得出的分布函数具有很好的灵活性,解答市场风险相关性问题深刻,是一个非常好的工具,因此,它被广泛应用到金融相关性分析、金融风险分析、资产投资组合定价问题中去。本文主要运用Copula技术中的一种分支：阿基米德Copula函数,这族函数拟合市场关联分析比较广泛且逐步成熟。并且在此基础上构造了混合阿基米德Copula函数。本文对Copula函数的参数估计和非参数估计问题进行了详细概括,因为在遇到实际问题的时候,参数估计问题往往是关键中的一步,Copula函数有参数,边缘分布函数也有参数,加上二元阿基米德密度函数是比较复杂的,特别是混合阿基米德Copula函数,估计参数时无法求出参数的显式解来,我们必须借用统计计算中的方法去求解,本文用到了EM算法。本文总结了各种选择最优Copula函数的方法,包括Monte Carlo图像法,与经验Copula函数的距离的平方最小的解析法,构造M统计量方法,A-IC准则诊断法。本文的一个实证分析是考虑股指期货套利中的资产收益率间的相关性问题,把Copula技术相关模式分析应用到股指期货套利中对其有理论和实践指导意义。股指期现货套利,只有充分考虑股指期货与标的指数、标的指数与构造的现货投资组合之间的相关性如何,才能即时把握套利机会,抓住价差,赢取最大回报。这里我们主要考察的是秩相关和尾部相关,传统的线性相关系数已经不适合在金融波动异常中的分析了。在股指期货套利过程中,我们随时关注着构造的现货组合、标的指数、期货价格的走势,在这里我们可否想过对它们未来的波动情况作一个相关性分析呢?特别是当市场出现极端情况下,它们的相关关系是什么情况呢?在本文中,会给出一定的结论。对股指期货套利有一定的参考价值。