近年来,世界各地死亡率的改善正给社会保障体系、养老基金、人寿保险公司和个人施加越来越大的压力,因此要求更有效的管理长寿风险。科技进步使得不同国家间死亡率关联程度越来越高,为应对长寿风险,国际市场上产生了许多基于多个国家人口死亡率的金融产品。而且年金保单与人寿保险的自然对冲并不完美需要进行风险对冲。因此,准确模拟多个人群死亡率的依赖性对死亡或长寿风险管理具有重要意义。估计多群体死亡率相关性的自然方式是Copula模型。利用Copula模型考察死亡率相关关系的模型并不多,2017年有学者利用动态因子Copula模型进行研究,该模型确实能够很好的刻画不同群体之间的相关性,但他的模型将公共因子和国别因子的载荷系数设定为相同的动态变化过程。我们在此基础上将不同因子的载荷系数变动区别开来。在本文中,首先使用时间序列分析模拟每个人群的死亡率动态,即利用ARMA-GARCH模型来确定不同人群的边际分布;随后建立一个基于共同因素和群体特定因素的双因子Copula的动态多种群死亡率模型,并使用广义自回归分数(GAS)框架分别描述两个因子载荷系数的变动过程。本文以Swiss Re Kortis长寿趋势债券为例,使用我们的模型来估计债券指数LDIV的概率分布及一些风险度量,并与单因子Copula模型和静态Copula模型的估计结果做对比。发现模型估计结果与风险建模公司(MRS)给出的结果最接近。最后在Kortis债券的基础上开发一种新型长寿债券,利用该债券对冲出售年金保险和寿险的保险公司面临的剩余风险,并给出最优对冲比率。