目前,世界各国普遍实行浮动汇率制,美元、日元、英镑等主要货币之间的比价时刻都处在上下起伏变动之中,致使国际间债权债务的决算由于汇率的变动而事先难以掌握,从而产生了外汇风险。我国也处在一个实行浮动汇率制的国际货币体系之中,外汇风险同样严重地影响着我国的国际收支平衡和企业的经济效益,特别是改革开放的今天,在我国对外迅速发展的今天,这种影响尤为突出。所以对外汇风险进行管理,具有十分重要的意义。另一方面,若要准确刻画风险,则需对资产收益的波动和其间的相关结构有一定的了解,传统的方法如多元正态分布,却被证实在描述资产间的相关性时不太适用。Copula函数由于具有刻画变量相关性的优势,在金融领域得到广泛的应用,用于解决诸多问题,比如风险管理、资产优化配置或衍生品定价等等。外汇风险作为市场风险的重要组成部分,受到学者们的密切关注,为此进行了一定的研究。本文选取了欧元(EUR)、日元(JPY)和英镑(GBP)对人民币(CNY)的汇率作为研究对象,探究各汇率收益间的相关结构。特别地,本文基于生存copula函数提出动态混合copula模型,该模型可以很好地捕捉到尾部相关系数的时变特征。首先,本文用GARCH(1,1)-t或IGARCH(1,1)-t模型拟合各自收益率的边缘分布,用多个copula函数,包括常数copula函数和时变条件copula函数,对联合分布进行分析和检验,得出结论,条件混合Gumbel模型在刻画相关性方面具有一定的优势,基于此,对尾部相关动态结构进行研究,各汇率两两之间呈现出不同的相关结构,尽管之前有大量研究表明汇率间的下尾相关性比上尾相关性大,但是,本文的实证结果显示,在一定时期内,存在汇率间的上尾相关性比下尾相关性大的情况。最后,本文对汇率组合的风险度量VaR值和CVaR值进行动态研究,发现模型能很好地捕捉到金融危机最为严重的时期。