Copula理论是从20世纪90年代末开始逐步运用于计量金融资产风险的方法。其实Copula函数的提出要追溯到1959年，Sklar提出可以将一个联合概率分布分解为它的k个边缘分布和一个Copula函数，由这个Copula函数描述变量间的相关关系。因此，基于Copula理论的金融资产风险管理的核心思想是由一元概率分布函数反映单个资产的风险，再选择合适的Copula函数连接一元概率分布函数以此来反映整个金融资产投资组合的风险。相对于传统的多元统计理论，Copula函数具有可用于构造灵活的多元分布、能度量非线性依存度指标等优点。因此，自从上世纪末一经引入金融理论界后，Coupla函数在风险管理、资产定价和多变量金融时间序列分析等方面都得到了广泛的应用。 本文主要研究Copula理论及其在实际金融风险管理中的应用。论文首先深入地剖析、阐述Copula理论，并通过实证比较了多个阿基米德簇Copula函数，提出了适合目前中国资本市场的Copula函数--Clayton Copula函数；接着本文介绍了基于Copula理论的几个度量资产间收益依存度的指标，并通过理论和实证比较指出传统的线性相关系数在极端情况下会低估资产间收益的相关性，从而使风险防范手段不力。在文章的第三大部分中，作者将Copula技术运用到VaR的测算中，通过比较历史模拟法、德尔塔正态法、基于Copula函数的蒙特卡罗模拟法对实际风险估算的精确度，得出结论：将Copula理论引入VaR值的测算中能提高风险价值计算的精度，从而为风险防范提供有力的理论佐证。在文章的最后，作者对今后Copula理论研究的发展作了一个简单的展望。 本文旨在运用Copula理论来提高我国金融界对风险的防范能力和风险管理水平。相信本文对金融机构运用VaR等风险计量指标有效控制市场风险具有一定的理论参考价值。