互联网金融的蓬勃壮大给传统金融行业带来了机遇和挑战。随着信息技术的进步和移动PC端的普及,金融一体化趋势愈发明显,不同行业的业务交叉、资金往来构成了它们之间的风险传染通道,因此对互联网金融和金融行业进行尾部风险相关性分析仍然是一个重要的问题。股票价格波动率往往具有非对称的性质,即对于上涨和下跌反应不同;尾部相关性在有着业务往来的企业股票波动率中明显表现,且具有显著的时变特征。本文从互联网金融行业和金融行业的股票指数入手,利用Realized EGARCH模型和时变Copula模型对两组指数进行分析,结果表明两个行业指数有着明显的尾部相关性,并主要针对当前互联网金融乱象提出了一些政策建议。本文内容主要包括以下几个方面:第一,进行了Realized EGARCH模型的分布选择。在对Realized EGARCH模型进行介绍的基础上,以上证指数为样本、采用不同的残差分布形式进行了实证研究,其对数似然函数值和信息冲击曲线表明,基于Skewed-t分布的模型拟合效果更为优良。第二,进行时变Copula函数的选择。在对互联网金融指数和金融行业指数进行了Realized EGARCH模型拟合和参数估计后发现,只通过二者的边缘分布形态无法直接选择使用的时变Copula模型,因此使用时变Guassian Copula、Clayton Copula、Gumbel Copula函数分别进行拟合。结果表明两个指数间既有上尾相关性又有下尾相关性,并且上下尾之间关联度较高。第三,根据得到的时变Copula模型结果结合以往研究进行分析,认为影响这两个行业尾部风险相关性的主要因素有宏观经济环境、行业周期、政策倾向等,并就当前互联网金融行业存在的隐蔽违法、融资高杠杆、行业自律性差、现有法律不完善等问题提出了政策建议。