风险是金融体系和金融活动基本属性之一,对投资者来说,从金融市场中获取收益的同时控制好损失的风险,是至关重要的。文章通过构建一个Copula函数下SRM模型,度量金融资产组合面临的潜在损失风险,建立满足投资决策的潜在损失风险达到最小值的条件时的资产权重优化问题。SRM模型摆脱了收益率服从正态分布的假设,且将投资者风险厌恶情绪纳入模型,相对于其他风险测度模型有很大的优势。但是SRM模型完全基于资产的历史收益率数据进行风险度量,当收益率数据量较小或下一期资产数据差异较大时,可能会造成模型泛化能力差,结果不适用于下一期资产组合问题,无法得到最优的投资决策。此外SRM模型下资产组合模型没有考虑到资产间非对称、非线性的关系。基于此,Copula-SRM在保持SRM模型优点的基础上,通过Copula模型来刻画资产间非对称非线性相依结构,并应用蒙特卡罗模拟法产生更多与样本近似的数据,从而提高了模型的泛化能力。结果表明通过Copula-SRM模型选择出的的资产组合权重,代入到下一期资产中去能够获得更高的收益及更小的风险值。本文采用基于Copula方法产生资产组合预期收益率分布,对不同约束条件下的风险测度大小及资产配置权重进行求解,模拟四组资产进行求解,用t分布拟合资产收益率数据,用极大似然估计方法估计Copula-SRM模型的最优参数值。求解模型时应用蒙特卡罗模拟算法结合遍历权重分配的方法有效地克服了优化函数不连续和多局部极值的难点。文章研究了不同预期收益率、资产相关系数、风险厌恶程度和偏态t分布下SRM以及Copula-SRM模型对应风险约束下的最优投资组合特征,并用下一期资产数据验证投资决策的有效性。实证分析方面,不同预期收益率、资产相关系数和风险厌恶程度下,SRM测度值与Copula-SRM测度值变化趋势相似,各资产权重变化趋势也相似,因此Copula-SRM模型是有效的。且对下一期资产验证投资决策时,Copula-SRM模型可得到风险更小且收益更大的资产组合。