金融市场风险的存在具有一定的客观性,彻底将其消除几乎是不可能的.因此,金融市场风险分析一直是国内外关注的课题,而对资产收益的相关性研究在风险分析中尤为重要,Copula函数作为处理变量间相关结构的有力工具,已经被越来越多的学者关注,并被广泛地应用在金融风险研究领域,尽管如此,合适的Copula函数的选取仍是研究者们待解决的问题之一,本文正是致力于探究这一问题.理论方面,本文从介绍Copula方法开始,随后介绍了几种单个Copula函数和混合Copula函数在描述相关性方面的特点,针对合适的Copula函数选取的这一问题,提出了两种选取合适的Copula的方法.同时,针对VaR的不足引入了CVaR,实行风险的双重监控.实证方面,本文以上证指数和深圳综指组成的投资组合为研究对象,取其2010.01.01-2010.12.31间237组收盘价为有效数据,将优选出的Copula函数与Monte Carlo模拟技术结合,计算出投资组合的VaR和CVaR,通过对比实证结果得出:本文提出的两种Copula函数的选取方法是可行的,采用优选出的Copula函数计算投资组合的VaR和CVaR,使得风险预测的准确性有了进一步的保障,也为Copula方法应用在投资组合风险方面的研究提供了一种新的思路;用Copula方法度量投资组合风险时, Copula的选取对度量投资组合风险的影响不容忽视,这也正说明了本研究具有重要的现实意义.最后,本文给出了Copula方法在风险研究方面的应用总结,提出了一些有待我们深入研究的问题.