当今时代，国际国内环境瞬息万变，随之而来的不确定性因素也越来越多，这使得金融市场的风险性更加显著。同时金融市场的关系也变得越来越复杂，因此人们希望掌握市场更多信息，同时了解多个市场的关系，这就推动Copula技术向高维拓展。然而采用多维Copula函数会导致“维数灾难”，条件Pair-Copula的出现能够有效的解决这一问题。Pair-Copula能够对多维联合密度进行分解，把高维结构拆分为二元Pair-Copula密度和二元Copula密度的乘积，为研究高维相关性提供了一种解决办法。而条件相关性可以从另一个角度反映出市场间的相关性，作为相关性度量的一种补充度量方法，提供了一种研究相关性分析的新思路。　　文章首先将文献中的二元条件Copula函数的定义及其基本性质扩展到多维的情况。其次介绍了Pair-Copula的相关理论，接着用Pair-Copula分解方法构造了随机向量条件下的条件Copula，并给出了参数估计和拟合度检验方法，用条件Copula建立了几个相关性度量指标并对金融市场间的条件相关性进行实证研究。最后提出了一种基于条件相关系数的变量选择方法，并将该方法应用到金融市场中。