在金融全球化的背景下,金融市场的各个组成部分存在密切的关联性,一个市场的价格变化会引起另一个市场的联动性反应,多个市场间的相依性分析由此成为金融学中的一个中心问题。相依性分析方法中,传统的线性相关系数只能描述变量间的线性相依关系。因此,能较好地捕获变量间非线性相依关系的Copula技术成为当前流行的分析方法。本文对以Copula为核心技术的相依性模型进行了比较深入的研究。在理论上,本文将结构系统的可靠度理论融入金融系统,提出了破产风险计算的两类模型,给出了银行系统相关性可靠度的Copula计算模型,并通过抽样样本银行系统的实例计算说明了该理论方法的可行性。在方法上,本文对时变Copula的演化方程进行改进。本文基于Patton的条件t-Copula时变参数的演化方程,结合Bartram,Taylor和Wang的时变高斯Copula演化方程,提出了三个同时包含自相关历史项和两个变量累积概率历史项之差的绝对值的演化方程作为时变t-Copula参数的演化方程,通过实证分析说明了该演化方程的适当性。本文采用基于Monte Carlo数值模拟技术的Copula-CVaR风险评估模型讨论Copula函数的选择对投资决策的影响,实证检验说明根据该模型进行资产选择可以使投资者的资产选择更加稳健。最后在应用上,本文采用了以Copula为核心的多种相依性研究方法对金融市场主要是股票市场、外汇市场的相依性问题进行了比较全面的实证,取得了一些有价值的研究结论。一方面,本文依次从信息传导、波动溢出和相关模式的角度对我国股票市场的相依性进行了实证研究,结果发现我国沪、港股票市场之间的收益信息传导不明显,同时两地的波动溢出也不显著,两地股市联动性程度小,上海股市的波动具有相对的独立性。这说明我国股市的开放程度尚低,不过在世界金融危机的时候这种谨慎的开放步伐对于我国的股票市场是一种保护。另一方面,本文采用相依性研究的计量模型、分别从宏观和中观的角度实证检验了我国外汇市场和股票市场联动性。本文主要研究了人民币升值以来汇率与中国沪深两市主要股票指数之间的相互关系。结果表明长期运行关系来说,汇率与各主要股指有稳定的均衡关系。短期波动来说,汇率仅对A股指数有单向的Granger因果传递关系。这一系列结果基本符合金融学理论的解释和预期。同时也说明,汇率制度改革之后,汇率市场的变化对股票市场的波动有一定的引导作用,股票市场的投资者应该关注人民币汇率的短期波动对股票市场的影响。本文的研究对金融风险管理和投资决策具有一定的参考价值。