当今的世界正处于全球化的时代,无论是经济、文化还是政治都紧密联系、相互依存。随着移动互联网科技的不断发展,各种经济贸易更加密不可分,金融市场之间的关系也愈加复杂。2008年的经济危机,起源于金融衍生品的失控,对全世界的经济带来了极大的冲击。因此在经济全球化愈加紧密的今天,及时地防范金融风险是极为重要的一项工作。无论是企业还是个人投资者,都需要采用合理的风险度量工具,正确衡量金融市场风险,并使用科学的金融风险管理方法进行提前防范。以往的大量研究都表明,金融时间序列的分布都具有一些规律性的特征:“尖峰”性和“厚尾”性,与自然世界中最为常见的正态分布有所偏离,且金融时间序列的波动存在着明显的“集聚性”的现象。本文将采用时间序列理论中的条件异方差模型对金融时间序列进行建模,且利用极值理论细致地刻画其分布特点,尤其是分布两端尾部的特征。众所周知,一名理性的经济人在进行投资决策时总是会考虑两种决策情况:在可承受的风险下试图使收益最大化或达到预期收益的前提下尽可能地规避自身风险。本文将基于风险规避态度进行投资组合优化探讨。VaR和CVaR是两种实用的风险度量工具,且CVaR相对于VaR有一些更为优良的性质。因此,在投资组合优化部分,本文先利用Copula函数将边缘分布联合,进而采用CVaR的风险度量构建Mean-CVaR模型,利用蒙特卡洛方法进行情景模拟,最终算出了投资组合的最优投资权重。这一结论将会给各类投资者在进行投资决策时,提供有价值的理论指导。