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金融市场变化莫测,特别是系统性风险比重较大,且不能通过分散投资消除,如何规避系统风险成为金融机构风险管理的重中之重。而规避这一风险最有力的工具是利用期货进行套期保值。由于良好的规避风险功能,我国期货市场近年来飞速发展,并在2010年推出了沪深300指数期货,成为我国资本市场有力的风险规避工具。伴随我国期货市场的快速发展,各种相应的套期保值研究也逐渐增多,但由于我国股指期货推出时间较短,相应研究不足,特别是与国外相比我国在动态套期保值方面的研究相对较少。本文针对此采用基于时变Copula的套期保值模型对我国沪深300指数期货套期保值进行研究,弥补了目前国内研究中常常忽略现货和期货相关关系的动态变化过程这一缺陷。基于本文的研究目标,文章首先论述了股指期货概念,简要介绍了Copula理论和VaR风险度量方法。然后围绕要研究的沪深300套期保值模型构建了现货投资组合,并利用多元Copula函数和Monte Carlo模拟方法对现货投资组合的VaR进行估计,研究结果表明Copula模型能够较好的刻画金融资产之间的相关关系,该VaR估计方法可行有效。最后本文在传统的基于最小方差的套期保值模型的基础上提出了基于时变Copula的套期保值模型。该模型利用GARCH-t(1,1)模拟收益率序列的边缘分布,并采用最大似然估计法估计出时变Copula模型参数,计算最优套期保值比率。通过对沪深300指数期货的对比研究,将套期保值后资产的均值、方差和VaR与套保前现货资产组合进行比较。其结果表明:应用OLS、CCC-GARCH、静态Copula和时变Copula等套期保值模型与现货资产进行套期保值,均能使资产收益的风险显著下降,收益率均值有所提高,同时资产的VaR均值有所降低;但相对于OLS、CCC-GARCH和静态Copula模型来说,基于时变正态Copula的套期保值模型,其资产风险减小程度最大,同时套期保值后资产的收益率均值最高,因此该模型套期保值的效果最好,能够最有效的帮助投资者规避市场风险。