随着金融市场日趋多元化、复杂化,金融市场之间的相关性也随之增强。对投资者来说,股票市场和国债市场作为两个非常重要的金融市场组成部分,如何配置和调整其中的资金比例就显得尤为重要,并且研究二者的相关性也直接影响相关经济政策的决策,可以有效满足投资主体对于风险的管理,优化其资源配置,获得较高收益。本文首先介绍了股市与国债市场,然后对股市与国债市场相关性的理论进行了阐述,最后介绍了相关模型的理论,包括ARMA GARCH模型、极值理论和Copula理论,并对比了不同类型Copula函数的特点。实证部分,选取上证综合指数和上证国债指数的对数收益率,用来代表股票市场和国债市场的波动情况,并对它们经过一系列统计检验后,在残差分布为正态分布、t分布和GED分布下分别建立ARMA-GARCH模型,根据AIC信息准则,择优选择了ARMA GARCH 1,1 GED模型对边缘分布进行拟合。接着引入极值理论,对模型ARMA GARCH 1,1 GED的残差分布建立POT模型来优化边缘分布。最后,用正态Copula函数、Student t Copula函数、Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数和Frank Copula函数对2个指数间的相关结构进行建模,根据GOF检验法,得出Gumbel Copula函数为最优的Copula函数,所以本文用Gumbel Copula函数描述上证综合指数和上证国债指数的相关关系。