风险管理是管理学中重要的一部分,金融市场风险是指在资金流动的融资市场中因各种因素的变化而产生的价格的变化以及在未来有可能造成的损失。居民财富的不断增长以及现代理财观念的不断增强,金融服务的需求也变得越来越多样化,利率、汇率等要素也已经逐渐成为决定市场化的价格机制,同时,金融监管部门对金融深化改革的力度也在不断地加大。为了适应社会的发展以及满足居民的理财需求,邮储银行也加快了对产品和服务的创新速度,因此,为居民提供全面化、合理化、个性化的理财服务已经成为邮储银行进行业务拓展的必然趋势和现阶段个人理财业务发展的重点。理财资金投资对象逐步扩大与理财风险约束控制不足之间的矛盾日益突出,风险事件层出不穷,农村理财产品研发中的风险控制成为邮储银行当前理财产品研发中急需解决的关键问题。为了解决当前问题,需要搜集大量的邮储银行理财相关的文献,并加以整理和总结,确定研究背景和研究的实际意义,并进行简单的概括和阐述。基于多元Copula函数,计算出证券金融中存在的各种类型的投资组合收益率,并基于多元正态分布,提出一系列的假设问题,并针对存在的问题提出建议。由于实际使用过程中,传统的风险评估Copula方法在评估过程中会受到诸多因素的影响限制,会导致评估的结果误差较大。所以,本文使用了风险评估Pair Copula方法来对多元资产收益率之间的依赖关系进行研究。通过资产收益率的边缘分布情况构建GJR模型,通过违约概率构建Pair Copula的分解模型,实现违约率的“违约距离”的评估,创建组合收益率的多元分布函数。并使用蒙特卡罗方法实现金融风险的耦合性研究,最终对耦合风险下的资产收益率进行模拟实验检验,基于风险评估工具CVaR实现投资组合的评估估算。本文以上海市证券中心交易的四只股票数据为研究案例,通过使用Pair Copula-GJRCVaR信用模型来展开实验验证。首先,基于Pair Copula-GJR-CVaR信用模型创建组合收益率的多元分布函数,并结合蒙特卡罗方法来模拟未来的资产收益情况。其次,使用风险评估工具CVaR对每一支股票的风险概况进行计算,并对每支股票潜在的经济价值进行分析。对Pair Copula-GJR-CVaR信用模型与t-Copula-GJR-CVaR模型进行对比,知道了两种模型的最小风险投资组合价值、比例投资组合价值,通过对其进行风险评估来了解自身信用风险的概率,并对公司的风险进行评估,做好风险评估的管理,才能够确保组合风险的概率,这样就可以有效的避免投资者出现投资失败,降低投资者遭受经济损失的可能性。最后,分析理财风险的高低,对于不同用户给出不同的分析,并且对于当今比较普遍适用的数据挖掘技术进行概括和比较,并针对主要挖掘技术以及文章所采用的Pair Copula的优缺点进行对比分析,通过查阅大量的文献资料,阐述Pair Copula的可行性分析,并详细描述Pair Copula的设计思想,利用Pair Copula构建风险数据模型,并对构建的模型进行深入地分析,纳出购买理财的基本特性,最后进行评估及效果反馈。