随着金融服务实体经济这一本源的回归,金融与实体经济之间的联系更加紧密,实体经济内部各产业间的关联性也日渐增强。因此,在极端金融危机频发的背景下,如何准确刻画中国实体产业间的相依关系以及规避金融风险是亟待解决的关键问题,对中国经济金融体系稳定具有重要的现实意义。首先,考虑到实体产业的行业指数数据维度较高,并且指数之间的相关性较强,本文引入动态因子Copula模型估计24个行业指数间的相依关系,能有效避免二元Copula函数在刻画高维变量之间相依关系时面临的“维数灾难”问题;同时动态模型能够更准确地捕捉相依关系的瞬息万变。其次,在动态因子Copula模型的基础上,使用在险价值Va R和期望损失ES来度量行业指数的金融风险。本文分别基于同构、分块和异构三种相依类型的动态因子Copula模型计算Va R和ES,然后分别采用非条件覆盖方法和自举法检验三种类型下Va R和ES的准确性,检验值说明了动态异构因子Copula模型可以更精确地预测在险价值Va R和期望损失ES。最后,本文将动态因子Copula模型与均值-ES模型结合,构建了新的风险优化模型,通过有效前沿比较三种不同相依类型的动态因子Copula模型刻画实体产业投资组合风险的效果,并得到最优权重下的投资组合风险。返回检验结果表明,动态异构因子Copula模型刻画组合风险的效果最佳;均值-ES模型能够保证在相同预期收益下,获得最低的投资组合风险。本文通过对中国实体产业的24个行业指数间相依关系的刻画,金融风险的度量,以及投资组合风险的优化,揭示了中国实体产业的内部联系以及金融市场的风险情况。这一研究为政府部门防范化解重大金融风险以及有效实施金融监管提供参考,为投资者做出最优资产配置提供指导。