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在商业银行贷款组合决策时,并不能通过保证单笔贷款的最优而推出贷款组合总体的最优,商业银行贷款组合优化实质上是通过配置单笔贷款的比例,达到均衡贷款组合的整体风险与收益的目的。贷款组合优化的研究可以为商业银行的贷款决策提供理论支持,在控制贷款组合风险的同时,提高贷款组合收益。本文运用Copula函数拟合贷款收益率的联合分布,通过K-S检验从各类Copula函数中选择最优Copula度量贷款间的违约相关性,根据贷款间的违约相关性控制贷款的分配比重,以贷款组合的收益最大化为目标函数,加以VaR约束,构建了基于Copula风险控制的贷款组合优化模型。本文的主要工作：一是提出基于Copula函数的违约相关性度量原理和基于Copula函数的贷款组合风险控制原理。二是建立了基于Copula函数风险控制的约束条件。三是构建了基于Copula函数风险控制的贷款组合优化模型,并在应用实例的基础上进行了对比分析,证明了该模型在风险控制方面的优越性。本研究的主要特色与创新：(1)建立基于Copula风险控制的贷款组合优化模型,以贷款间的违约相关性约束贷款比重,具有高违约相关性低分配比重的特点,避免了由极端事件发生引起贷款同时违约的高风险。(2)运用Copula函数度量贷款组合收益率的联合分布,Copula函数能够准确地刻画贷款组合间的相关结构,不限制贷款收益率的边缘分布函数,解决了现有研究基于收益率服从正态分布假设存在低估风险的问题。(3)运用K-S检验选择最优Copula函数。K-S检验方法对小样本数据依然适用,避免了大样本假设的局限性,解决了研究过程中样本数据稀少的问题。(4)以Copula函数计量的下尾相关系数反映贷款间的违约相关性,弥补了采用线性相关系数不能准确反映贷款间违约相关性的缺憾,解决了采用联合违约概率度量违约相关性时由于违约数据稀少而影响模型精度的问题。