随着经济市场的繁荣,中国金融和经济的发展得到了较大的提升,对金融数据的研究也逐渐深入。许多学者发现正态假设下描述金融数据存在比预期更多的异常值,并不适合描述经济学、金融学等许多领域的数据集。金融时间序列的数据集通常是尖峰厚尾的,严格拒绝了正态假设。这种情况下,我们需要找到一种尖峰厚尾的分布来描述金融时间序列,于是应用较多的t分布走进了人们的视野。随着技术的进步,t分布在各个方面都得到了较好的应用,如近乎完美的描述了尖峰厚尾的金融时间序列,在实际模型中有越来越稳健鲁棒的估计,这些都使得t分布成为当前研究的重点。本文以上证综合指数和香港恒生指数为例,建立基于t分布的两种计量模型Copula函数和向量自回归模型。首先从Copula理论出发,介绍了常见Copula函数的类型及应用方向,选用GARCH-t的边缘分布,建立Copula-GARCH-t二元时间序列模型,对上证综合指数和香港恒生指数收益率序列的相关性进行分析。结果表明,以沪港通政策实施为时间节点,互联互通后沪港两地市场的整体相关性较互通前有所提升,同时两者的尾部相关性显著增强,证实了沪港通政策实施的有效性。之后结合上述结论,建立一种新的基于多元t分布的p阶向量自回归模型进一步研究上证综合指数和香港恒生指数的关系,通过ECM算法找到两者关系的具体参数,研究两者在经济发展中所产生的扰动量的大小,此研究将为监管层制定后续资本市场开放政策与投资者的投资决策提供重要参考价值。