近年来，随着金融工具及其衍生物越来越多元化，其带来的不确定因素也越来越大，因而金融市场的风险也就越来越高。在此背景下，金融风险管理受到越来越高的重视。同时金融市场间的关系也变得日趋复杂，更多的呈现出非线性、非对称和厚尾等特性，简单的线性关系已经无法适应风险分析的需要。如何正确刻画变量间的相关关系，对评估和管理多种风险起着关键性的作用，尤其是投资组合风险的度量。在金融风险管理中刻画金融资产的联合分布是一个很重要的问题，而Copula函数为研究多维联合分布提供了一条新的思路。　　本文主要工作如下：　　第一，介绍了现有文献中常用的一些Copula选择方法，并基于Rosenblatt积分变换的2χ拟合检验，提出了Copula函数的两条选择原则。　　第二，针对Copula函数，引入一种变换，给出了函数变换后仍然是Copula函数的一个充分条件，特别地对Archimedean Copula进行变换后仍然是Archimedean Copula。证明了文中变换（3）（4）不会改变Copula函数的尾部相关性。提出了对变换得到的Copula函数的两种估计法。　　第三，在变换（3）下，对选择的BB1 Copula函数进行变换，用变换得到的Copula函数对沪深股市进行相关性分析，研究结果表明通过变换得到的Copula函数能够更好的刻画变量间的相关性及相关结构，并用变换的Copula函数对投资组合的风险进行度量。