我国现处于经济转型的关键时期,2015年10年期国债期货的推出可谓又一完善金融市场的有力举措。国债期货有着规避利率风险、促进价格发现、促进国债发行等重要功能,完善的国债期货市场还能防止我国金融“重心”的定价权旁落。套期保值是国债期货的主要功能,也应当是投资者参与国债期货市场的重要形式,所以如何有效利用国债期货进行套期保值,促进国债期、现货市场的发展,将有重要的理论与现实意义。套期保值的核心是获得表现优秀的套期保值率。包括利率敏感性与最小方差在内的传统套期保值方法有着苛刻的假定,常常与现实不符,故本文借助于新兴的Copula方法与神经网络方法来求套期保值率,并比较LPM测度下的避险效果。结果表明,LPM测度下这两种单项预测模型均能有效的规避风险,其中EMD改进下的BP神经网络模型避险效果优于混合Copula模型。此外,我们借助R/SV指标将前述两种模型与常用传统套期保值模型相比较,发现在LPM测度下的这两种模型有着一定的优越性。最后,我们基于模型的分析与筛选,将Copula方法与神经网络方法相组合,得到了最优权重的组合预测模型,其套保效果比各单项模型更为优异。