本文基于一类经典的风险测度:最优确定性等价(Optimized Certainty E-quivalents),与多元风险测度相结合,将最优确定性等价推广到多维的情形,即多元最优确定性等价,使其成为一类合理的多元风险测度,然后研究其性质,并确定风险配置(Risk Allocation)。首先,本文从“损失”的角度重新描述了最优确定性等价理论,给出了最优配置(Optimal Allocation)存在与唯一性的详细证明。其次,我们定义了两种多元最优确定性等价,分别为多元最优确定性等价(I)和多元最优确定性等价(II)。第一种定义简单但是直观,经济含义清晰。我们研究了其性质,证明了最优配置的存在与唯一性,并给出了风险配置的方法。第二种定义通过多元损失函数,可以将金融系统中不同的风险因子之间的关系体现出来。这一部分我们研究的更加深入,先说明了这种定义下的多元最优确定性等价是一个合理的多元风险测度,之后证明了最优配置的存在与唯一性,见定理4.4,最后提供了风险配置的方案。文中给出了很多例子,例如,计算多元最优确定性等价的具体方法,以及系统风险权重(Systemic Risk Weight)α和系统中不同风险因子间的相关系数r的变化对多元最优确定性等价的影响等。最后,为了计算最优配置,本文引入蒙特卡罗方法,不仅得到的数值结果精度高,而且使得计算时间大大减少。有利于多元最优确定性等价在现实中的应用和推广。