波动性不仅是股票市场所具备的一个本质属性，而且是衡量股票市场质量和效率的一个重要指标。以前对股票市场波动性的研究主要集中在波动的簇聚性和持续性等特征上，如今股市波动的非对称性逐渐成为研究的重点。中国股票市场作为一个新兴市场，有许多与成熟市场不同的地方，对中国股票市场波动不对称性的研究有助于从更深层次上理解中国股市的波动机制，有助于投资者对风险的理解与控制，有助于明确中国股市的发展方向。　　 以往对股市波动不对称性的研究大多利用GARCH族等模型，本文将Copula技术引入股市波动不对称性研究，利用三个最具代表性的Copula函数：GumbelCopula函数、Clayton Copula函数及Frank Copula函数构建了一个M-Copula模型。通过M-Copula模型，我们实证研究了上证指数的波动率和日收益率之间的关系。实证研究时，对波动的衡量指标采用基于高频数据计算所得到的赋权已实现波动率，对模型参数的估计采用了伪极大似然估计方法。用M统计量对模型进行拟合优度检验，检验结果表明M-Copula模型能够较好的刻画收益率序列和波动率序列的关系结构。本文研究得出的主要结论如下： 　　 第一，收益率序列和波动率序列存在尾部相关性，即二者同时发生极值存在一致性；　　 第二，中国股票市场的波动具有波动的不对称性特征，并且这种不对称性是“正”向的杠杆效应，即利空消息给市场造成的冲击比利好消息大；　　 第三，上证指数的收益率序列和波动率序列的尾部相关系数偏小，即市场对新消息的反应不如成熟市场敏感。　　 第四，虽然中国股市存在波动不对称性，并且不对称特征与西方成熟市场一致，但杠杆系数偏小，杠杆效应程度不如西方成熟市场明显。