金融危机频发,金融机构面临的风险日益增多,现有的风险度量方法存在不足,金融风险分布形态各异,现有的相关性度量方法无法描述复杂金融市场的相关模式等等,基于以上这些原因,需要一种既能灵活的构造多元风险分布、又能反映变量间的相关模式的技术出现。Copula函数就是这样一种新的、更加稳健的、灵活的相关性分析技术。它是一个函数,它主要用来描述随机变量之间的相关性。最早提出Copula理论的是Sklar(1959),他指出连续的k(k>2)元联合分布函数能分解为一个Copula函数和k个边际分布两部分信息,其中Copula函数描述了随机变量间的相关模式。这样可以选取代表不同相关模式的Copula函数形式来描述金融市场的相关模式,并结合数据的边际分布形式,利用Sklar定理构造出能充分反映数据特征的联合分布形式,最后再根据分布形态得到风险度量指标。所以本文从应用的角度全面系统地探讨了Copula函数在各种金融风险度量中的应用。在全球金融危机频发的情况下,各国金融机构必须采取措施防范各种风险,以保障金融安全。要保障金融安全,首先需要了解在金融活动中可能会出现哪些风险,以便有针对性地防范和化解风险。根据金融风险的性质和来源不同,金融风险主要面临四种风险：市场风险、信用风险、操作风险和整体风险。Copula理论在实际应用中有许多优点。Copula函数是很好的描述相关结构的工具,可以非常好地度量金融市场的各种复杂相关模式和相关程度。所以本文从应用的角度全面系统地探讨了Copula函数在各种金融风险度量中的应用。文章第一章主要介绍了选题背景、研究意义及国内外研究现状。文章第二部分主要介绍了Copula理论,包括其定义、性质、种类等。文章第三章主要介绍了copula理论在金融风险度量中的应用。包括copula理论在金融风险度两种的优势及应用方式。文章第四章介绍了基于copula方法的组合信用风险度量模型,第五章介绍了基于copula方法的投资组合风险测量模型,在此基础上,文章第六章则是基于copula方法的投资组合风险测量的实证研究。文章归纳整理了国内外关于Copula函数在主要金融风险中的研究现状,指出Copula函数的应用价值。在详细总结Copula函数的基本理论和特点基础上,对由Copula函数导出的相关性度量指标进行深入的分析。文章研究的重点是Copula函数在金融风险、信用风险度量和投资组合风险测量模型的应用。