1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着金融市场的不断发展，金融市场和金融资产间的相关关系越来越复杂，呈现非线性、非对称性和尾部相关的相关模式等，基于线性相关系数的分析方法已经不能准确反映金融市场的相关信息，copula理论为描述变量之间的相关性分析提供一种有利的工具，在金融分析中的应用更加灵活。

国内外研究现状

1998年，nelsen r b系统的介绍了copula函数的定义，构建方法和archimedean copula函数及其相关性。

2001年，rockinge和jondeau建立了copula-garch模型，动态地对金融变量间的相关关系加以研究，并对金融风险进行分析，发现t-copula能较好地描述金融变量之间的相关关系。

2. 研究的基本内容

文章将会研究copula函数在金融领域的应用并将着重研究copula函数对沪深股市的相关性建模问题。大体将从以下几个方面讨论，首先是对课题背景及相关文献的阐述，接下来将介绍Copula理论的相关知识及非参数估计方法的相关理论知识，在实证部分将通过非参数核密度估计的方法来估计描述上证指数和深证指数收益率的Copula函数中的参数，进而选取出合适的Copula函数来描述两个指数的相关性并对其进行建模及模型评价，在最后将对文章进行总结并作出展望。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：（1）确定研究课题（2）查询相关文献资料并了解研究现状（3）整理资料并确定研究目的与意义（4）确定论文结构及研究方法并找到实证数据（5）建立模型并求解最后进行模型评价（6）论文撰写并进行初步定稿（7）论文定稿（8）论文答辩

进度安排：（1）确定研究课题（1周）

（2）查询相关文献资料并了解研究现状

4. 参考文献

[1] nelsen r b. an introduction to copulas[m]. new york: springer,2006.

[2] bouye e,durrleman v, nikeghbali a et al. copulas for finance: a reading guide and some applications[z]. financial econometrics reasearch centre, city university business school, london, 2000.