金融风险测量VaR方法广泛应用于银行等金融机构,Copula技术以其处理非正态联合分布函数所具有的良好性质逐渐成为国内外研究的热点.Copula函数可以理解为“相依函数”或“连接函数”,它是把多维随机变量的联合分布用其一维边际分布连接起来的函数,它不仅是构建多维分布的工具,同时也是在随机变量之间探索相依结构的工具.目前它已被广泛的应用于金融领域,并且成为解决金融问题的一个有力的工具.首先,在理论方面,本文对风险管理进行了概述,介绍了VaR风险价值的定义、计算方法和存在的问题.接着深入介绍了Copula的理论及在金融分析上的应用,并提出了运用Copula方法计算开放式基金投资组合的VaR.我们发现在运用Copula模型计算投资组合的VaR时,VaR的解析式一般不容易求出,因此常常运用Monte Carlo模拟法来计算VaR的值.运用Monte Carlo模拟法计算资产投资组合VaR值的关键在Copula函数的仿真技术上.其次,在实证方面,本文以南方高增长基金的前10支股票为例,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.结合Monte Carlo模拟技术,利用Copula理论计算投资组合的VaR,并与传统的VaR方法进行比较.通过比较度量基金投资组合的三种方法,结果表明传统的VaR计算方法和Kendall相关系数法低估了风险.这是因为相比之下,传统的方法由于其基于正态分布与线性相关的假设,存在不可避免的缺陷,从而低估了VaR.特别是当极端事件发生时,资产组合的VaR计算与实际情况有偏差.因此基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量开放式基金投资组合的风险.最后提出了VaR理论应用于我国金融市场中的风险管理等金融领域的意义和建议,并对其进行了总结,提出了需要进一步解决和研究的问题.