我国自2010年4月16日推出沪深300股指期货以来已有近9年的时间。股指期货市场和现货市场是我国重要的金融市场,研究这两个金融市场的动态相关性不仅对投资者进行合理地配置资产提供参考建议,而且对政府监管部门进行宏观风险控制有一定的参考价值。而我国目前正经历着经济的不断调整,很多经济政策的制定都在摸索着进行,使得经济政策不确定性增加从而影响股票市场的表现及预期。此外,由于我国特殊的国情,我国的股票市场有着“政策市”的特点,使得股市和宏观经济表现不同步甚至相背离。在这种情形下,研究我国经济政策不确定性对股指期现货市场相关性的影响具有重要的现实意义。已有研究表明,我国股指期货市场和现货市场不仅具有高度的相关性且这种相关性具有时变性。为了探究这两个市场相关性变化的背后原因,许多学者尝试将外生的经济变量纳入时变相关性的过程中,从而赋予模型更高的解释意义。但在引入经济变量的同时,往往会面临数据频率不一致的问题。因此,为了解决数据频率不一致导致的估计精度的问题,本文引入混频模型来探究经济政策不确定性对我国股指期现货相关性的影响。基于此,本文选取了 2010年5月至2018年7月的实证数据,从以下三个方面逐一研究现货市场和股指期货市场之间的动态相关性。首先采用DCC-GARCH模型研究同频下股指期现货市场的动态相关性。实证结果表明股指期现货市场的相关系数较大,且标准差较小,其数值大致集中在0.75至0.9之间。然后将提取出的动态相关系数与经济政策事件联系在一起直观地分析两者的关联。接着,本文采用DCC-MIDAS模型探究经济政策不确定性的变化对股指期现货相关性的影响。同时边际分布采用GARCH-MIDAS模型,允许经济政策不确定性纳入波动率的假定中。首先对单个市场建立GARCH-MIDAS模型,实证表明经济政策不确定性的变化对现货市场的波动有显著的正向影响,但经济政策不确定性的变化对期货市场波动的影响并不显著。然后基于GARCH-MIDAS的结果建立DCC-MIDAS模型,结果显示经济政策不确定性的变化对现货市场和期货市场的相关性有显著的负向影响。最后基于上述模型的实证结果,探究引入经济政策不确定性的混频模型是否带来更好的套期保值效果。首先介绍套期保值理论及套期保值效率的计算方法,然后建立引入宏观经济变量的DCC-MIDAS模型,最后评价各个模型的套期保值效果。通过比较套期保值效率,表明基于混频模型的套期保值效果优于同频模型,引入经济政策不确定性的DCC-MIDAS模型的套期保值效果优于引入宏观经济变量的DCC-MIDAS模型。