摘要
统计套利作为一种重要的量化投资策略，近年来在国内外金融市场中得到广泛应用。
Copula模型作为一种能够有效刻画金融资产之间非线性、非对称相关性的工具，为统计套利研究提供了新的思路。
本文首先介绍了统计套利和Copula模型的基本概念，然后回顾了国内外学者基于Copula模型的统计套利研究现状，并对主要研究方法进行了梳理和比较，最后总结了现有研究的不足并展望了未来的研究方向。
关键词：统计套利；Copula模型；相关性；实证分析
一、相关概念解释1.1统计套利统计套利是一种基于统计模型和历史数据分析的量化投资策略，旨在利用金融市场中资产价格的非理性波动，寻找资产价格偏离其均衡状态的机会，并通过建立套利组合来获取超额收益。
统计套利策略通常基于以下假设：金融市场并非完全有效，资产价格可能偏离其内在价值；资产价格的偏离是暂时的，最终会回归到均衡状态；可以通过统计模型识别资产价格的偏离程度和回归速度。
1.2Copula模型Copula模型是一种用于描述多个随机变量之间相关性结构的统计模型，其核心思想是将多变量的联合分布函数与其边缘分布函数联系起来。
相比于传统的线性相关性度量方法，Copula模型能够更灵活地刻画变量之间的非线性、非对称以及尾部相关性，因此在金融风险管理、资产定价等领域得到了广泛应用。
1.3统计套利与Copula模型传统的统计套利模型通常假设资产收益率服从多元正态分布，并使用线性相关系数来度量资产之间的相关性。
然而，大量研究表明，金融资产收益率往往呈现出尖峰厚尾、非对称等非正态特征，且资产之间的相关性也并非线性关系。
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