从1929年的美国股市大崩溃开始，国际金融市场历经了数次危机传染。而美国次贷危机更因在短时间内便震撼国际金融市场，演变成全球性的经济危机且影响深远，而成为金融危机传染的代表性事件。国际金融市场危机传染的频繁发生，使得投资者面临着巨大的风险，同时也对金融风险管理提出了更高的要求。　　金融风险管理的基础与核心在于如何正确地度量风险，由于在金融实务中，投资者往往对资产组合进行投资而非单一资产，因而对于资产组合风险的度量更具现实意义。同单一资产的风险评估相比，投资组合的风险评价更为复杂，因为在组合风险的计量过程中，不仅需要考虑组合中单一资产收益的波动率模型，还必须考虑到组合中各个资产间的相依关系。然而金融资产间的相关性错综复杂，所以如何正确地选择和运用风险度量工具就成为组合风险评价中最重要的一个环节。　　本文以美国S&P500指数、日本日经225指数、中国上证综指和香港恒生指数作为研究对象，将四类时变Copula-EVT模型作为核心研究方法，以美国次贷危机为代表的金融危机传染作为一条贯穿始终的研究主线，层层推进四个关键问题:　　危机传染是否显著地影响了股市间尾部极值风险传导的强度？　　股市间风险传导的方向是否发生明显的变化？　　危机爆发后，对于二元资产组合及多元资产组合的多头头寸与空头头寸，各类风险模型假定下的VaR风险价值模型和ES预期损失模型的测度精度是否显著改变？其变化状况是否有所不同？　　哪些因素将影响到VaR模型和ES模型的预测准确度？其影响的结果怎样？　　为此，本文在各股指收益的标准残差序列的基础上，结合EVT极值理论，构建边缘分布，分别运用四类时变Copula函数构建各个资产组合的联合分布，采用拟合效果相对较好的时变t Copula-GJR-EVT模型，得到危机爆发前后股市间的极值动态相依系数;通过时变SJC-Copula-EVT模型获得股市间的上尾和下尾极值相关系数。运用格兰杰因果检验的方法，分析了金融危机传染对于股市间风险传导方向产生的影响。实证研究结果表明，危机的爆发，对于股市间极值风险传递的强度和风险传导的方向产生了很大的影响。次贷危机发生以后，国际股市间极值风险传染的程度普遍增强，其时变特征也非常明显。从股市风险传导的方向上看:次贷危机爆发以前，股指间的风险主要汇集于纽约股市，而三大亚洲股市，即中国沪市、香港股市和东京股市间不存在风险传导关系。次贷危机爆发后，股市间风险传导的途径和方向发生了明显的变化:不仅美国纽约股市与其他股市间形成了双向风险传导关系，亚洲股市间也显现出密切而复杂的风险传导格局，中国股市与国际股市的极值风险关联度显著增强。　　这些鲜明的特点，无疑将影响到投资组合风险模型的测度准确度。在此背景下，本文将四个股指收益进行组合，构造了二元资产组合及多元资产组合，基于四类时变Copula-EVT模型和DCC-GARCH模型，分别针对多头头寸和空头头寸，建立了VaR模型和ES模型，并运用Backtesting方法进行后验分析，对比研究了危机以后各类风险模型测度精度的变化状况。实证结果表明:第一，次贷危机爆发后，金融市场间极值风险正向相关的程度显著增强，分散化投资的作用在一定程度上被削弱，资产组合VaR风险价值模型的测度精度有所降低;然而在某些状况下，预期损失ES模型的测度精度却在危机后有一定程度的提高。第二，无论是VaR模型还是ES模型，基于时变Copula-EVT构建的风险模型，其测度精度在总体上高于DCC-GARCH风险模型。第三，边缘分布模型的选择，对于时变Copula-EVT风险模型的测度效果具有重要影响。第四，由不同类型的时变Copula函数构造的风险模型，对于资产组合风险的预测准确度有所不同。综合来看，危机爆发以后，时变SJC-Copula-EVT-VaR模型与时变tCopula-EVT-ES模型的测度精度均相对较高，这进一步表明，次贷危机对于资产组合风险模型的测度效果产生了巨大冲击，善于刻画变量间非对称性、厚尾性相依特征的模型显现出较强的测度优势。尽管如此，对于资产组合的风险测度，仍需根据资产组合的分布特征以及科学的对比研究来灵活地选择合适的风险模型。　　在经济全球化的今天，无论是从时间还是空间的角度，金融危机传染都日趋严重。美国次贷危机爆发以来，金融市场的运行环境更加错综复杂，金融风险极容易在各个市场之间相互传染。在金融危机频发的背景下进行投资组合，应特别注意防范组合投资风险。对于资产组合的风险评估，应尝试构建多个风险模型，选择测度准确度相对较高的模型进行风险评估，并将VaR模型与ES模型结合使用。此外，对投资组合的风险评估还应立足于动态的角度，因为尾部极值风险传导具有时变特性，所以在使用静态类风险评估方法时必须谨慎，以防错误评估资产组合的风险，同时，必须及时有效地采取相应的止损措施，以防范极端金融事件导致股市同时暴跌而对组合资产造成巨额亏损。