金融风险管理一直都是国内外金融实务界、理论界和监管机构共同关注的问题。金融风险管理的关键问题在于测量风险，即把风险的特性定量化。从而，选择合适的风险测度指标，对于风险的准确度量和有效管理都具有十分重要的意义。 本文主要研究问题是基于Copula方法的预期损失ES(Expected Shortfall)估计。ES的产生根源于对风险价值VaR(Value at Risk)的批评，例如不能测度超过VaR的损失、不满足次可加性等。ES是一种一致性风险测度，它克服了VaR的缺陷，且具有比VaR更优良的特性。ES是一种优于VaR的风险管理方法，以统计学、数理知识为基础，结合了系统工程学和计算机科学。根据研究对象的特点，本文的指导思想是定量分析为主，定性分析为辅。 本文首先对传统和现行金融风险测度做一概述，结合已有研究文献介绍了风险测度指标的演变过程和金融风险管理发展现状，指出传统和现行风险测度的特性和存在的缺陷，从而引出本文的研究对象ES风险测度——一种一致性风险测度。然后，本文单独介绍了Copula方法，相对于传统线性相关系数，Copula方法把多元分布的边际分布和相关结构分开来考虑，并可灵活选择边际分布形式，可以更加准确反映资产间的相关结构，提高模型预测的准确性。随后，针对国内外还没有专门文献研究Copula函数用于ES风险测度估计的情况，本文把两者结合起来进行研究。针对金融市场中资产收益的非正态分布以及资产组合中风险资产的非线性相关现象，本文以EVT描述资产组合中各风险资产的边缘分布，以Copula方法描述风险资产之间的相关结构，运用蒙特卡罗模拟方法来对资产组合的风险进行研究，并使用后向检验的方法证实了本文风险研究方法在尾部分析上优于传统的风险研究方法。在此基础上，计算了资产组合的ES风险测度。 最后，本文对风险测度研究的发展前景进行了展望，指出了其他的弥补ES缺陷的方法和手段，并对应用ES风险测度方法给出了实际的建议。