传统风险分析方法具有可能严重低估风险的缺点,Copula函数(连接函数)能够体现变量之间的相关结构以及描述金融数据尖峰厚尾和非对称等性质,因此在金融分析中得到迅速发展。本文讨论了Copula函数的理论及其相关结构以及在金融分析中的应用,重点研究了一类特殊的阿基米德Copula一广义Clayton Copula在期货交易中的应用。本文首先介绍了Copula的起源和研究现状,主要性质以及相关结论；在第三章讨论了Kendall’s tau、Spearman’s Rho以及尾部相关系数与Copula的关系,并且引入上下尾相关性均存在的广义Clayton Copula,其优点是能够刻画金融数据的上下尾相关结构。第四章对2008年6月24日0：00至2009年4月18日2:00Nymex09年七月原油期货合约和Cobt09年七月玉米期货合约进行研究,比较了广义Clayton Copula与常见的正态Copula、t-Copula以及Frank Copula等,计算出相应的尾部相关系数,以及在不同置信水平下的Monte Carlo VaR。研究结果表明,广义Clayton Copula能够适当地反映七月份原油期货收益和玉米期货收益之间的相关结构,有效地度量风险,具有良好的可行性和有效性。本文还讨论了负尾部相关函数等问题。由同时看涨的收益率Copula模型按照连接函数的性质,得到看跌看涨、同时看跌的Copula表达式。