在金融领域,大多数可用于投资的金融资产具有不确定的收益,也就是说具有风险。在风险管理中,相关性的研究占有相当重要的地位。过去人们往往只用线性相关系数来度量相关性,只考虑线性相关与风险大小的关系。但随着风险管理的复杂化,在现代风险管理中仅用线性相关系数来研究相关性是远远不够的,还必须深入理解其他相关性概念,比如秩相关性。为了研究更加广义的相关概念,Sklar引入了Copula(相关结构)函数。Copula函数能够充分地描述金融资产之间的相关性,它将相关性与边缘分布分开研究的特殊优势,使它成为近年来金融风险分析中一个非常实用的工具。在金融市场中,不同资产的价格变动间经常存在联系。金融危机、市场开放、政策变动等都可能导致资产组合中各种资产价格间的关联发生变化。将不同的资产风险间的相关性看成时间的函数,研究相关结构的动态行为,会有相当可观的收获。本文选取Mixed Gumbel Copula函数建模,描述英镑和欧元两种外汇汇率之间的相关性,用变点分析方法讨论所构建的相关结构模型中存在的动态变化。该方法可以应用于资产定价、风险管理等金融领域。