随着金融全球化进程的加快,金融市场间的相互依存关系越来越强,金融市场间的价格协同波动会引起另一金融市场的局部波动,这会波及到其它市场,从而引起金融市场的整体震荡。这使得金融市场面临的风险日益复杂和多样化,金融市场中风险度量已经呈现出非线性、非对称和尾部相关等特征,而传统的基于正态分布假设的线性相关分析等方法已不再适合描述金融风险的相关信息。Copula函数是一种描述变量相关结构的新型工具,相比较传统方法具有独特的优良性质,能够更好地度量金融市场的各种复杂的相关程度,目前广泛的应用于金融风险管理等领域。本文首先系统地介绍了Copula函数的概念、分类和性质,并讨论了几种常用Copula函数的特点；然后通过比较,展示基于Copula理论比传统相关系数在相关性分析上的优点,尤其是在度量上下尾相关性时非常灵活方便,并讨论了参数估计和模型选择问题；最后把Copula理论应用于金融风险管理领域,用Copula-GARCH-GED模型分析了我国沪深股指的相依关系,用Copula-GARCH-t模型研究了我国基金和股票的尾部相依关系。结果表明基于Copula理论的时序模型可以灵活有效的度量风险间相关性,为金融投资、风险分析等应用领域提供良好的参考方法和策略。