随着经济全球化的不断深入，金融市场之间的联系日渐紧密。各国金融市场不再是一个独立系统，而是多个主要金融市场组成了一个更大的金融系统。分析单个金融系统的稳定性，不能仅仅依赖于本国经济状况，需要结合国际金融结构进行分析，这对金融市场间联动关系的建模能力提出了新的要求。论文创新性的将亚超度量空间理论和Copula函数理论相结合，建立了一种全新的联动关系分析框架。　　在理论分析部分，论文详细的介绍了亚超度量空间的分析思路，非系统性的证明了从度量空间到亚超度量空间，进而构建最小生成树和指数分层树的基本方法。在Copula的理论部分，论文总结了常用的Copula模型及其基本特点，然后介绍了基于Copula函数的相关性测度。然后基于相关性测度重新定义了度量空间下的距离，并证明了此距离定义的理论正确性。　　在实证研究部分，论文选取了全球主要股票市场的29支股票指数，涵盖了世界主要股票市场，可以反映世界大部分区域的市场状况。经过筛选，得到了从2009年到2013年共1281个交易日的收益数据，并以此为基础分进行了实证研究。研究分为静态结构和动态结构两个部分。静态结构分析中，首先基于线性相关系数构建距离矩阵，计算了最小生成树和指数分层树。然后基于Copula函数构建了距离矩阵，其中边缘分布使用非参数估计方法，Copula函数分别选取正态Copula，Gumbel Copula和Clayton Copula，从而分别构建一般情况，上升情况和下降情况下的最小生成树和指数分层树。在时间的选择上，基于5年数据总体和5年单独数据进行分析，文章定义平均距离和距离标准差的概念，以此来分析整体系统的联系程度和稳定性程度。最后将Granger因果关系检验用于成对的股票指数，并将所得到的结果同之前的结果进行了比较。在动态分析部分，引入Copula-DCC模型，以此来建立股票市场之间结构的动态演化模型，绘制了平均距离曲线和距离标准差曲线，动态的分析了国际金融系统的稳定性和联动性。