任何金融产品投资都有风险,汇率也同样带有风险,但它是把双刃剑,由于内在的不确定性,使得汇率风险不仅能够给企业带来一定的损失,同样还有可能带来收益。越来越多的散户投资者及企业开始进入外汇市场,在充分了解外汇市场汇率波动情况后,利用一定规律来获得利润,特别是对于一些出口企业而言,他们可以重视外汇风险的估计和度量,以此来降低风险,提高抵抗风险的能力。同时,要与相关部门紧密联系,例如政府财政部门、银行、保险公司等,获得更多的信息,加强风险预警。在对金融资产投资组合进行分析时,相关性研究及其使用一种有效的联合分布模型十分重要,但是,传统的相关性分析,系数确定方面带有很大的局限性。因此,要充分了解和研究相关性分析中的每一个环节,例如投资组合、风险管理、资产定价、波动传导及溢出等多种变量,争取做到恰当更精准地分析金融资产风险问题。风险度量方面,VaR已成为应用最为广泛的方法,也是金融风险研究的重点；通过Copula构建金融资产组合的联合分布函数创造了一条便捷、科学的方法,使该联合分布可以满足金融资产所固有的尖峰厚尾特性——非正态、非线性相关,可以解决传统风险管理模型的正态线性相关性假设。本文研究内容主要是多种金融资产投资组合的相关性分析、度量问题,通过实例来研究Copula理论的建模方法及应用。基于Copula理论,通过将Copula函数.GARCH模型、VaR以及Monte Carlo方法有机结合,解决了多种金融资产的非正态、非线性相关建模问题,并且通过使用嵌套阿基米德Copula建立高维资产组合模型。首先第一部分实证研究对象是中国外汇市场几种主要外汇资产的投资组合,先通过GARCH模型族的比较研究确定了单个风险资产收益率的边际分布波动模型；然后运用PC算法估计了表示资产间相关结构,基于嵌套阿基米德Copula建模思想构建了高维嵌套阿基米德Copula模型,该模型能更好的描述资产组合间的相依结构；在高维嵌套阿基米德Copula模型的基础上利用Monte Carlo方法模拟了资产组合的VaR,并通过返回检验证明了模型的有效性。其次第二部分的实证研究是以中国外汇市场上四种外汇资产组合为对象,在该部分的研究中采用基于Pair Copula高维建模方法的混合C藤Copula模型及D藤Copula模型比较研究,实证外汇资产投资组合VaR的研究。在实证研究中,将两类模型在资产组合VaR计算精度方面进行比较。两部分的实证研究结果都表明,所建立的Copula模型都能更好的刻画金融资产间的相关结构,为风险度量方面提供便利条件。