当前,随着我国经济持续稳定的发展,财政收入快速增长,财政政策的宏观调控作用也不断增强,国家的各项基础设施建设取得了重大成就。但同时,我国的财政风险问题也逐渐显现出来。国家财政支出压力越来越大,国债发行规模不断扩大,尤其是地方政府债务负担越来越重,这使得我国的财政风险进一步扩大,如何防范财政风险,保持财政的稳定性和可持续性,已经成为一个重要性的课题。当前财政风险问题的研究以定性分析为主,定量分析极少,并且大多数以财政风险的总体度量指标来衡量中央政府的财政风险,缺少对微观债券流通市场风险的准确度量。即使有这方面的一些研究,大部分都是用传统的线性方法对有关变量的风险相关性做了分析。然而这样就导致了一些问题,如正态分布假设是否合理?传统的线性相关系数是否能较好地反映变量之间的相依关系?怎样才能准确度量出组合变量的风险价值?这些问题的解决对于我国债券市场的风险管理具有重大的意义,进而能够更加全面的认识我国的财政风险,为财政风险的防范提供一些有用的措施和建议。本文利用极值理论中的Copula函数度量了国债市场和企债市场的尾部相关性风险,并将其与传统的线性方法得出的相关系数进行了对比。得出：传统的线性相关系数低估了市场的非系统性风险,市场中存在着大量的极值风险。接着,将两个市场收益率序列用广义Pareto分布进行拟合,采用基于Copula函数的蒙特卡罗模拟法,计算出不同的资产权重和置信水平下的市场组合风险价值,即组合VaR (Value at risk).最后,针对我国目前债务风险的现状,给出了一些政策建议。