2008金融海啸对全球经济的冲击又一次将风险度量提上了日程，VaR方法的有效性受到关注。VaR方法是自上世纪七十年代以来，在金融动荡的压力下，和全球化的金融机构兼并和混业经营浪潮下发展起来的。VaR方法即风险价值法，在金融风险管理中被广泛应用。VaR的含义是“处于风险中的价值”，在一定概率水平下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。基于VaR的各种研究方法也比比皆是，其中利用连接函数模型来度量VaR值就是其中一种方法。 连接函数理论在实际应用中有许多优点。首先，连接函数对边缘分布的选择没有限制，可运用连接函数构造灵活的多元分布。混合连接函数可以将不同的连接函数的性质和特点组合在一起，能更好的刻画数据特征。连接函数及混合连接函数的这些性质和特点使连接函数得到广泛重视。目前国内对连接函数及混合连接函数的介绍和研究仍不多，运用连接函数及混合连接函数来分析中国金融市场的文献更是凤毛麟角，而连接函数及混合连接函数本身及其应用研究的发展又很快，因此有必要系统的介绍和分析连接函数及混合连接函数及其在金融风险管理中的应用。 本文首先指出选题的背景和现实意义，接着分析一下国内外连接函数的研究现状。在正文部分讨论了VaR的基本理论，包括其定义、在金融风险中应用的意义及其各种计算方法；接着讨论连接函数(Copula)的定义和分类，并对各类连接函数的性质作进一步探讨，介绍了相关性分析的一些概念，接着介绍常用的连接函数，着重研究阿基米德族连接函数的性质和特点。最后引入了混合连接函数的定义，并介绍了混合连接函数的特点和性质。；接着介绍了连接函数模型的参数估计和非参数估计方法，以及参数估计方法和模型选取方法，重点介绍了针对混合连接函数模型的EM算法；然后介绍了基于R语言的连接函数软件包的操作方法，并通过软件画图，制作了各个模型的二维散点图、三维散点图及等高线图，通过这些图形的性质来比较各个函数的性质：最后将混合连接函数模型应用于股市数据，选取上证综指、恒生指数和台湾市场指数作为研究对象，用GARCH-t(1，1)模型拟合各指数对数收益率的边际分布，对部分连接函数模型和混合连接函数模型进行参数估计，计算极大似然函数值、AIC、BIC，进行模型选取，利用拟合度较好的模型计算VaR值，并进行模型评估。将连接函数模型和混合连接函数模型应用于VaR计算上，进行实证分析，指出混合连接函数模型的计算方法准确性更高。