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随着全球经济的不断深入,金融市场之间的相互依赖性、相互影响与日俱增。正是由于经济全球化与金融一体化的影响,金融市场之间的价格协同运动使任何地区的金融市场的局部波动都会迅速波及、传染、放大到其他市场。因此,关于金融市场间的相关性研究显得尤为重要。在当代金融市场中相关性的分析有很多,以往采用的线性相关系数已经不适合金融市场的发展,对于金融市场中的相关关系,有可能存在非正态,非对称的特点,而Copula函数用于金融市场间的这种相关性分析具有其独特的优势,可以直接对相关结构建模,能够有效的刻画随机变量间的非线性、非对称性,特别是容易捕捉到变量分布尾部的相关关系,这对相关结构的描述具有重要的现实意义。本文利用Copula理论研究了不同金融市场之间的相关性,特别是尾部相关关系,并作了分析,其中主要工作如下：第一,介绍了Copula理论的发展过程,本文所用到的比较成熟的Copula函数基本理论,进而引出Copula理论在研究金融市场之间相关性的优势,以及本文研究的现实意义。第二,对传统的χ2拟合优度检验法进行了改进,得到基于随机向量变换的χ2拟合优度检验法。通过模拟检验,评价了K-S检验、χ2拟合优度检验和基于随机向量变换的χ2拟合优度检验的检验效果并作了比较分析。结果表明,基于随机向量变换的χ2拟合优度检验法更为严格,检验结果也更符合实际。最后,提出了最优Copula函数的选择方法。第三,运用基于随机向量变换的χ2拟合优度检验法对多种Copula函数进行检验,从中选出最优的Copula函数,并对沪港股市、沪深股市之间的相关性进行了研究,重点分析了尾部相关性。