金融资产的依赖性结构在金融风险计量中非常重要，尤其是尾部关系。该领域现存研究的作者倾向于集中于金融资产的线性分析，很少考虑非线性，不对称和粗尾特征。在这里，我们使用带有时变因子的copulas连接函数来讨论金融资产之间的风险依赖关系。此外，我们结合随机波动率和极值理论，开发了一种SV-EVT模型来拟合变量的边际分布。最后，我们对包含中国大陆A股和香港股票市场的样本的静态和动态copula模型进行了实证比较研究。结果表明，CSJCcopulas连接函数比普通copulas连接函数更好地描述了股指的尾部特征。同样，时变模型优于静态copulas模型。此外，我们观察到中国大陆A股市场