在经济全球化的背景下，全球金融市场相互交织成为了一个极为复杂的金融市场网络，自由开放的金融市场在有效促进经济发展的同时也为金融风险传播建立了灵敏的路径，从而增加了金融市场的复杂性和管理上的艰巨性，金融风险传播问题作为国内外学者的热点研究领域对金融风险管理具有重要意义。　　Copula理论和贝叶斯网络模型基于各自对联合概率分布拟合的优点，均在当前的多元统计分析问题中得到了广泛的应用。本文开始首先对金融风险传播问题的研究动态并主要对基于Copula理论的金融风险传播研究现状进行了总结，同时，对贝叶斯网络的在各个领域的应用现状进行可梳理。总结分析得出:(1)目前，高维情况下的多资产变量风险管理中常用藤Copula来拟合资产收益率的联合分布，但藤结构的构建随着资产个数增加是非常复杂的并且由于其网络结构没有考虑到变量间的实际依赖关系无现实解释意义。(2)当前，金融风险传播问题的研究主要集中在以金融危机为对象进行风险传播存在性的检验及传染程度的度量问题上，对金融风险传染路径识别的研究尚未展开，且对一般时期金融风险传播问题的研究相对较少。(3)贝叶斯网络可以描述变量间的直接相关性，降低模型的复杂度并刻画风险传递路径，但连续型贝叶斯网络因其在非正态下学习的困难性在连续型变量的应用研究中较少。　　本文引入贝叶斯COPULA网络理论将Copula函数与贝叶斯网络的优势相结合，有效解决以上问题，在第二章和第三章中主要对相关概念和基础理论进行了全面的介绍。最后，将该理论引入金融风险传播问题研究中进行实证分析，首先结合PC算法和爬山算法构建了多个资产间的Pair-Copula贝叶斯网络模型(PCBN)来刻画资产间的相依结构，说明其降维的有效性，给出一般情况下的金融风险传递路径，并结合蒙特卡洛模拟法计算投资组合风险价值(VaR)度量市场整体风险，通过预测效果检验验证PCBN模型对高维联合概率分布构建的有效性。然后，构建了国际八个代表性股票市场在次贷危机爆发前、中、后三个时期的概率网络模型，对危机在主要国际市场上的传播效应问题及传播路径识别问题进行实证研究。实证得出:金融危机在国际金融市场上的具有明显的区域性传播特征;香港市场在金融危机发生前后一直都是亚洲市场的连接枢纽，是风险防范的关键节点;危机发生后欧洲市场与亚洲市场间的紧密程度加强;金融危机放缓了全球一体化的进程，但经济全球化的趋势势不可挡等结论。