股市的波动性一直以来都备受关注,特别是波动性的显著特性之一——股市间的波动溢出效应的研究比较成熟,主要是利用GARCH模型对金融数据的进行分析,而其中涉及到的相关关系是用线性相关关系刻画的,但是线性相关系数已经不能完全刻画当今的复杂金融市场。此外对中国股市和其他国家股市之间的波动溢出效应研究较少。本文,了解金融市场的真实相关性。本文主要工作是对股市波动溢出效应的阐述和分析。以全球比较重要的五支股指作为研究对象,选择Copula函数导出一些相关性测度描述了股市相关性,分析波动溢出效应,本文主要内容有：第一部分描述了选题背景和研究意义、股市波动溢出的研究成果、Copula函数的研究成果；介绍了波动性理论和Copula函数的基本理论,包括Copula方法的定义、性质和常用Copula函数族,由Copula函数导出的一系列相关性指标以及Copula函数的参数估计等；第二部分构建Copula模型,首先描述了Copula模型的构造方法,包括构造步骤、参数的估计方法和参数检验方法,其次针对本文所选取的数据,引入GARCH-t条件边缘分布,并构建了二维Normal Copula模型,探讨了参数估计与检验问题；第三部分五大股指进行实证比较,先进行同一时间段数据分析,结果表明股市之间的波动溢出强弱因地域而差异明显,最后将金融危机前后的实证结果进行比较,从股市波动溢出的变化情况,来总结五大股市之间的联动性,结果表明金融危机后中国股市与其他股市之间波动溢出效应增强。