高 瑞，卢俊香

（西安工程大学理学院，西安716000）

引言

随着中国农业对外开放程度的不断扩大，国内外农产品价格变动的关联性逐渐增强。而大豆作为我国农业的第四大粮食作物，由于用途广，需求大，产业链条丰富，在农业经济中的地位不言而喻。同时，中美贸易争端的持续，加剧了金融市场间的相关关系，期货市场作为金融市场的重要一部分，它们之间的相关关系也日益增强。这种背景下，不但全球大豆供需格局发生了变化，而且中美豆类期货市场的价格波动、市场风险相互影响也都逐渐加深。面对中国各行业对豆类相关产品的需求增大、中美贸易争端的持续以及全球大豆定价权的现实压力，研究中美大豆期货市场的联动性、相关性，对于促进我国豆类期货市场的发展及控制市场风险有十分重要的意义。

金融市场间相关性的研究主要分为两大类：一类是以皮尔逊相关系数［1］，格兰杰因果关系检验［2］为主的传统研究方法，此类方法适用于资产间线性相关关系，而金融数据多呈现尖峰厚尾，波动率集群的非线性关系；另一类是基于Copula模型［3-5］的方法，该方法不仅可以研究线性相关性，还可以研究非线性相关性，甚至于结构相关性，而且可以较好控制金融市场间的尾部相关关系，因而近年来得到了国内外学者的广泛使用［6-9］.

构建Copula模型的关键是确定条件边缘分布以及选择合适的Copula函数。刻画股票，基金等收益率序列的条件边缘分布一般多选用ARIMA或GARCH类模型；……