伴随着经济的飞速发展,经济全球化与金融一体化促使金融各个市场之间的相互依存性大大地增强,市场与金融资产之间的相关关系也变得越来越复杂。中国股市历经二十多年的风雨,已经趋于完善和成熟,其股票的量价之间的关系呈现了非线性、非对称性等模式。本文主要研究了基于状态转移GARCH模型(MRS-GARCH模型)与状态转移混合Copula模型下的中国股市量价关系。利用状态转移来刻画股票市场的价格与成交量的状态变化过程,并选取了GARCH模型和混合Copula模型,然后把它们分别与马尔科夫状态转移相结合的方法,对中国股市的上证指数和房地产板块指数进行相关建模分析。根据股票的价格和成交量所具有的尖峰厚尾特性,对其建立了MRS-GARCH模型,并通过拟合优度检验证明用此模型是合理的。在实证分析中,把GARCH模型与MRS-GARCH模型通过AIC值进行比较,结果表明MRS-GARCH模型对刻画股市的量价关系更好一些,并且由参数估计值知：中国股市中成交量对价格波动具有一定解释作用,且中国股市的上证指数和房地产板块指数出现了不同的波动状态。虽然GARCH模型在实际应用中具有非常多的优点,但是它不能对量价关系的非对称性和尾部结构较好地刻画,在研究量价关系时必须充分考虑两个随机变量间的局部相关结构及差异性。鉴于此,本文利用了状态转移混合Copula模型进行了相关分析,并且利用极大似然估计的方法,对该模型的参数进行了估计,最后通过蒙特卡洛模拟的方法对模型进行了检验,得出了很好的结论。实证结果表明用马尔科夫状态转移混合Copula模型刻画中国股市的量价相关结构是十分合理的,能够捕捉到在不同波动状态下量价之间的非对称、非线性及尾部结构关系,比MRS-GARCH模型具有更大的优越性。