金融市场间的相依关系越来越密切,准确地刻画高频率变化的金融市场之间的相依结构是金融研究领域重要的课题,这对于金融市场运行机制的建立和金融决策都具有非常重要的理论和现实意义。随着金融的全球一体化,金融市场的风险管理越来越被投资者和管理者所重视。关于金融市场相依性方面,国内目前的研究大多局限在分析沪深两市之间的日周期的相关性。对于我国股指期货市场和股票市场的相依性方面的研究较少。因此,本文从高频数据极值这样一个全新的视角来研究金融市场的相依性和风险控制。由于金融市场的收益率大多数呈现尖峰厚尾分布,所以不能用传统的正态分布或t分布来描述变量间的关系。Copula函数是研究随机变量间相依性的一个新的统计工具,它连接了随机变量的联合分布和边缘分布,不同族Copula函数有不同的研究应用范围。本文介绍了Copula函数基本理论及Copula函数的参数估计和检验方法。在金融市场的风险控制中介绍了VaR理论的研究方法,VaR的计算方法等。本文以我国股指期货指数和上证指数2011年10月24到2011年11月18日的5分钟极值序列为研究对象,对股指期货IF1112指数和上证000001指数5分钟极大值和极小值的收益序列的相依性进行了研究。对对数收益率序列进行正态性检验,结果都拒绝正态假设。接着用Gumbel、Clayton、Frank和GS Copula函数对数据进行拟合,通过用Q-Q图、K-S检验发现,用Gumbel函数描述股指期货IF1112指数和上证000001指数5分钟极大值和极小值的收益序列相依性最为合适,并对股指期货IF1112指数和上证000001指数5分钟极大值和极小值的收益序列的尾部相关性进行研究,发现上股指期货IF1112指数和上证000001指数5分钟极大值和极小值的收益序列之间呈现明显的上尾相关。基于不同方法分析了股指期货指数极大值收益率序列的VaR,得到了VaR序列,给投资者或管理者从定量的角度提供了对风险控制的参考。