资本市场中交易量与价格之间的关系奠定了技术分析在现代证券投资的核心地位,而混合分布假设则为量价关系的研究提供了理论依据.相较于实务分析,量价间理论分析成果尚有可改善之处.本文基于长记忆的分形思想、多元金融时序GARCH波动建模以及度量非线性时变相关的Copula理论,研究了量价间的深层关系,并辅之以实证与分析,做了如下两方面的主要工作：一方面,现有研究主要是把交易量作为外生变量加入到收益率波动方程中研究量价间线性关系,本文则同时以交易量及收益率为研究主体,并考虑到波动的持续性.运用了二元GARCH及Copula理论的研究方法,深入、系统研究了量价间的相关关系.运用长记忆金融时序检验方法,针对上证指数对数收益及交易量序列进行了长记忆的检验.结果支持两水平序列不存在长记忆性,但波动序列表现出较强持续性.基于长记忆的波动模型分别对交易量及收益率序列建立了长记忆的波动模型,并与短记忆模型进行了比较.模型结果表明量价时序波动均表现出长记忆性,这表明短记忆模型对量价时序波动描述不足.同时量价两序列具有相近的分形参数,这表明两序列具有相同的持续性.利用多元GARCH模型思想,运用二元GARCH模型分析了中国股市交易量与收益率间的关系,模型结果表明BEKK模型最优,量价间存在显著正相关.另一方面,引入能度量非线性、尾部相关、时变相关的Copula理论分析中国股市量价关系,提出了能度量量价两时序异方差、长记忆、时变、非线性尾部相关的SJCTVPCopula-FIGARCH-t模型,通过对上证指数对数收益率及交易量两序列的实证分析表明该模型优于其他现有模型.结果表明上证指数在样本期内交易量与对数收益率本身更贴近t分布而非正态分布,均存在长记忆性,且长记忆性参数近似相等.量价间存在非线性上尾相关、相关性表现出较明显时变的正相关.