全球金融市场正经历一场痛苦的考验，原因是次级房贷市场所造成的巨大信用损失非但未见止息，且越演越烈，并有扩散到总体经济面的迹象，造成国际股市暴跌，金融市场极度混乱。此问题的背景足连续多年的经济景气加上低利率环境，促成美国房市一片大好，投资银行则将房贷证券化产品包装、重组、创新成为一个新的债券商品，销售给国内外各投资机构，最后因房价反转而引发一连串的危机。政府与金融业者现在正绞尽脑汁设法止血，重整金融机构并寻求注资，以免经济持续恶化而步入衰退。本文试图了解此一问题的成因，针对证券化过程的定价面缺失，检视各种解决方案的利弊得失，最后探讨各国政府央行及银行业者会投资大众未来的因应之道。　　 无论在理论还是实践层面，当多个标的资产之信用衍生性商品被加以开发，并用来管理信用风险的时候，需考虑多个标的资产间的违约相关性，方能准确地衡量信用风险。故在信用风险管理与信用衍生性商品的评价中，违约相关性的估计与考虑显得格外重要。结构式或缩减式模型在发展违约相关性的多变量模型中是困难的，因为其衍生性商品价值的理论推导繁复或其数值计算相当费时。本文在多标的资产之信用风险评价模型中，透过适当个别资产之边际违约机率与Copula函数之选择，及其相关参数之估算，即可快速求算具违约相关性之多变量联合机率函数，以利担保债权凭证(CDO)之评价。因此，本文针对Copula方法与分析架构做一剖析，再模拟美国道琼斯工业指数4家上市公司所发行无担保债券作为连结标的之担保债权凭证为例，进行模拟实证并分析其结果。