从2005年7月1日开始,中国执行有管理的浮动汇率政策,中国的汇率就不仅仅是与美元挂钩的外汇政策,以人民币为中间价的外汇资产相关性发生了很大的变化。尤其是近些年,我国外汇储备规模持续高速增长,并且结构单一,主要集中于美元资产,外汇储备的风险也随之凸显出来,因此汇率风险对我国外汇储备的保值增值影响巨大,对于我国汇率风险的研究具有了非常现实的意义。在外汇政策出台背景下和国外的重大事件对中国外汇的影响背景下,我国外汇资产之间的相关性变得十分重要。通过这些相关性的演变,我们可以发现中国的外汇走势呈现出来的特征,有利于我们验证中国外汇市场与国际金融市场的联动性的加强,和中国外汇市场的进一步成熟。通过对外汇风险的识别、计量、决策与监控,可以减少风险带来的不确定性,最终达到优化资源配置以降低风险的目的,我们可以用相关性特点进行风险价值评估并在不同的投资组合下计算外汇资产收益率和风险的变动,从而规避风险并获得较高的收益。本文即是基于上述背景下进行选题。本文选取了从2006年8月1日到2011年6月29日的美元(USD),欧元(EUR),日元(JPY),英镑(GBP)对人民币汇率的中间价作为变量,并以其外汇资产收益率的1195个数据作为本文的分析数据。首先通过对外汇资产价值的统计检验分析,在对相关性进行研究的过程中,由于Copula函数有很好地性质,并可以得出在不同时间点上的相关性。因此本文采用Copula函数作为工具进行实证分析。在外汇资产金融收益率不符合正态分布并存在尖峰后尾特点的情况下,本文选择了基本可以描述金融数据厚尾性的GARCH(1,1)-t模型对外汇资产收益率的波动性进行了描述。接着用可以连接边缘分布的Copula函数将其分布进行连接并得到了在不同时间点上的外汇资产收益率的相关性。研究发现在2008年10月和2010年7月左右美元外汇收益率与欧元、日元、英镑外汇收益率之间的相关性发生变换,相关性都或多或少的增大。由此验证了在美国次贷危机下,相关系数的演变过程,并刻画了在现阶段的美元贬值,人民币升值背景下的外汇相关性随时间变化的特征,发现中国的外汇市场可以对国际金融市场发生出现极端事件后做出迅速的反应,与国际金融市场联动性进一步加强。从此也可以看出我国外汇资产存在着长期和短期的均衡关系,说明我国的外汇经济体制还是比较健全,可以在国际金融环境下实现长期均衡,并在国际金融环境变化的情况下进行自我恢复和调整。为了对构造的t-Copula函数进行检验,并对外汇资产的投资组合进行风险度量,本文构造了基于t-Copula函数的VaR蒙特卡洛模拟算法,统计各个时刻的失败次数,与95%和99%置信水平下原始收益率的理论数相比较,看VaR值是否在理论数控制范围内,对于投资组合的选取,美元与其他外汇资产的权重比例选取了(0.9,0.1)、(0.8,0.2)、…、(0.1,0.9)这9组投资组合比重来进行比较。当投资比重为(0.9、0.1)或(0.1、0.9)时,Copula模型在模拟时精度有略微的偏差,失败率高于所对应的控制度,在其他的投资组合下的VaR模拟的失败率均在置信度的范围内,即此时时变t-Copula函数可以很好地刻画美元与欧元,美元与日元,美元与英镑的时变相关性变化。从九种投资比例来看,过多的将资金放在美元资产上或者放在其他外汇资产时,其对应的失败率会偏高,这也说明了如果在对某项投资组合进行投资时,过多的将资金投入在一种资产上风险较大,应该分散投资。并发现在美元的投资组合占得比重较少的情况下,VaR值更大,收益更高,在投资组合的选取上,更多人倾向于投资欧元,日元,英镑等具有升值或保值趋势的资产,而不是选择单一的美元资产。因此在对外汇资产进行投资时,一味的强调低风险或者强调高收益都是不可取的,对于投资组合的选取应该慎重。