随着全球化进程的加快,各国之间的经济联系越来越密切。国际间的债券债务的决算由于汇率的变动而事先难以掌握,作为众多实行浮动汇率制的国家,中国的国际收支平衡和企业的经济效益也深受外汇风险的影响。中国作为新兴经济体的带领者之一,金融市场发展迅猛,与发达国家之间的互动越来越频繁,因此,研究美、中、日对欧元汇率的尾部相关性及其风险的度量,对于我国正确认识三国对欧元的汇率市场,避免输入性金融风险,促进金融市场合理发展有重要意义。本文选取美元（USD）,人民币（CNY）和日元（JPY）对欧元（EUR）的汇率作为研究对象,从波动性、收益率和尾部分析三个方面全面探讨中美日货币市场的联动性,并结合相应理论做合理解释。首先,通过数据的描述性分析,本文发现各收益率均具有“尖峰”、“厚尾”的特征,且拒绝正态分布的原假设。根据AIC判断准则发现用GARCH（1,1）-t模型拟合各收益率的边缘分布效果最优,对边缘分布模型的设定通过K-S检验进行了进一步检验,发现该设定是正确的。模型参数结果表示,美、中、日汇率收益率波动中自身前期的波动对自身方差的影响较大且波动的持续性较强。其次,针对尾部相关性,本文使用Copula模型进行分析。与已有文献方法不同,本文从生存阿基米德Copula函数出发,建立一个由生存Copula和其分布Copula函数组成的混合Copula模型,以此模型来描述汇率市场的相关结构。在选择生存阿基米德Copula方面,本文仿照生存分析,建立了一种基于顺序统计量的条件分布意义下的Kendall’s τ。为了保证选取的Copula函数是最优的,以及为了证明本文根据截断的τ选出的生存Copula和其原Copula函数组成的混合Copula模型具有一定的优越性,本文用Gumbel Copula、Clayton Copula、Frank Copula 以及混合 Copula 模型进行 AIC 值检验,得出结论:混合Gumbel Copula模型在本文刻画汇率市场相关性方面是最优的。基于此,发现汇率市场存在不同的尾部相关结构。最后,使用方法:基于Copula函数的VaR和CVaR的Monte Carlo模拟法,得到组合的VaR值和CVaR值对投资组合风险进行计算。进一步得到结论,CVaR更保守且投资CNY/EUR-JPY/EUR能给投资者带来更小的风险和更大的收益。