2015年,全球经济维持“弱增长”格局,仍延续曲折性与脆弱性并举的调整恢复期。货币基金组织最新发布的《世界经济展望》指出,全球经济当前正面临着不可忽视的下行风险,这会直接影响全球经济未来的发展。随着世界经济一体化的进程,资本的自由流动和国际间贸易的联系益发密切,全球金融市场及经济体之间已呈现出愈发明显的相依性,区域内金融市场的波动也日趋受到区域外其他金融市场不确定性的影响。金融市场间的时变相依性的存在不可避免地也会对投资组合的风险管理与资产定价产生影响,并对政策制定者提出更高的挑战。能否准确的刻画和预测全球金融市场间的动态相依性特征,对引导资金的跨市场流动和资源配置、市场参与主体的投资策略制定、监管机制的政策制定及实施等问题均具有重要的现实意义。同国际股票市场的相依性一样,国际房地产市场间相依性结构也有动态性、非对称性以及尾部相依的特征。传统的金融工具之间的整体相依性通常是通过皮尔森线性相关性系数来刻画。但是,近年来,这个方法受到来自学术界和业界研究人员大量的批评,根本原因在于它无法刻画非线性的相依性结构。而Copula模型能够很好的弥补线性相关系数的缺陷,也能够同时对动态性、非对称性和尾部相依结构进行建模。因此,本文在Copula框架下,融合GARCH模型,对全球多个房地产市场的动态、非对称相依性和尾部相依性展开研究。首先,本文在国际上研究相依性的先进技术框架下,通过结合Copula模型和ARMA-GJR-GARCH模型,研究了包括房地产非对称相依性在内的三种非对称性。本文分别采用ARMA-GJR-GARCH模型来捕捉房地产市场的非对称波动,采用偏斜t分布拟合非对称的边际分布,最后通过GARCH模型和动态Copula模型结合,来刻画房地产市场非对称的时变相依性结构。实证结果表明,美国和英国房地产市场之间的相关性最强,并且呈显著增强趋势。其次,针对房地产市场的非对称相依性特征,本文基于三种动态Copula模型,结合风险管理模型,在动态Copula-VaR框架下预测房地产投资组合的在险价值,揭示非对称相依性结构的风险管理意义。实证结果表明,如果投资者忽略极值联动会低估投资组合的预期风险,导致更大的损失；同时对称的t模型得到的房地产资产投资组合的VaR值也比非对称的旋转Gumbel模型得到的VaR要更低。因此,如果在椭圆相关性的假设下会导致风险管理者对风险的低估。第三,基于极值理论和尾部相依性,分析极值事件(金融危机)对房地产市场间相依的影响。通过分析次贷危机前、危机期和危机后七个国际房地产市场的尾部相依性,考察了金融危机对房地产市场相依性、及房地产与一般金融市场间相依性的影响。实证结果显示,2008年后,几乎所有的国际房地产市场之间都从尾部不相依转变成了尾部相依。而这种较强的相依性并没有随着全球经济的逐渐恢复而变弱,由此揭示金融危机对全球房地产证券市场的影响是非常深远的。最后,本文基于动态SJC Copula-GARCH-t模型,对中国房地产和股票市场间的动态尾部相依性进行了建模和分析。实证结果显示,中国房地产-股票市场间的尾部相依性一直保持在高位水平,并且受到金融危机和欧债危机的影响较为有限。这与其他国家的房地产-股票市场间的实证结果有非常大的差异。可以说,来自国际市场的极值事件对中国市场的冲击并不强烈。