从2010年4月股指期货开始正式上市以来,股指期货已经在中国金融市场上发挥了越来越积极的作用。股指期货在丰富了交易方式的同时,也给投资者带来了规避风险的途径,而套期保值就是对冲风险的主要方法之一,是一种为了避免现货价格波动的风险而在操作行为上采取的和现货市场逆向的买卖交易。在这种套期保值操作策略中,套期保值比率是其中关键的操作指导。由经典的套期保值理论可知,套期保值比率的计算是变量之间相关系数和两者波动比值的乘积,因此想要准确的计算套期保值比率,我们重点关注的两个点就是股指和期指之间的相关性如何,以及他们各自的波动率如何。目前对股指和期指之间的相关关系的研究很多都停留在静态相关和线性相关上,这样得出的相关性结论往往是一个固定的数值,而且不能准确全面的反映两者之间复杂的相关关系;除此之外对于股指和期指价格的波动风险的衡量,大多数采GARCH类模型的条件异方差来衡量,这种基于低频数据的测度,在某种程度上也会降低结果的准确性。因此本文考虑在股指期货套期保值比率的问题上进行改进研究。近年来Copula理论在相关性研究中有着越来越重要的地位,基于Copula理论对变量之间相关性的分析有许多优点。例如可以研究变量之间的非线性相关关系,可以方便的建立变量的边缘分布模型,而不影响Copula的估计结果等,因此,本文在股指和期指变量的相关性研究中引用Copula理论进行分析;除此之外,考虑到“已实现”波动作为积分波动的无偏估计,理论上的优势在不能获得低频数据的时代中没有发挥出来,而如今高频数据已经可以方便的获得之后,现在对“已实现”日内波动率在套期保值策略中的应用还没有进行尝试,因此,在套期保值比率计算的另一个关键上,本文利用“已实现”波动率来衡量股指收益和期指价格收益的波动率,为套期保值比率的计算提供准确的依据。本文以我国沪深300股指和期指价格收益率作为研究对象,一方面,考虑到股票市场的复杂和动态变化的过程,引入动态时变Copula理论,利用Copula-TGARCH-t模型对两者之间的相关关系进行非线性和动态的建模研究,一方面,考虑到对股指和期指市场收益率波动更为准确的估计,引入高频“已实现”波动率理论进行波动计算。然后根据前两步的结果计算动态时变套期保值比率,并分析相应的实证结果。本文实证研究表明,我国沪深300股指和期指价格收益率序列均有显著的波动聚集现象,动态Copula模型在刻画两个市场之间的相关结构比静态Copula模型更好,这两个市场的结构关系也被证实有着明显的时变波动,在沪深300股票指数市场和股指期货市场尾部相关方面,表现出下尾(lowertail)之间的相关性略低于上尾(uppertail)之间的相关性,但相差不大,说明我国股指市场和期指市场的相关性整体对称,同涨趋势略微大于同跌趋势。最后,通过计算比较动态高频的套期保值比率,发现基于时变正态Copula模型的套期保值的绩效较为理想,好于传统静态套期保值比率和分别考虑上下尾相关关系的SJC-Copula模型的绩效。