传统的金融计算大多基于多元联合正态分布，运用方差—协方差法来求解投资组合(Portfolio)的在险价值(Value-at-Risk：VaR)。虽然传统方法己公式化，具有运算简单的优点，但在实际应用中，资产的价格分布并非完全正态，而是呈现“尖峰厚尾”的特征，同时，组合中几项资产价格之间的非线性关系也不是传统的相关系数矩阵所能表达。因此，需要拓展新的方法来更好地计算投资组合的在险价值。 近代统计分析中的“连接函数”(Copulas)方法具有计算简便、高效，同时能够处理资产收益非正态分布的问题，应用前景突出，近年来受到金融学术界和实务界的关注。其主要特点是只需要考虑连接函数与边际分布，就可以计算投资组合的在险价值，而不需要确定联合分布的具体形式。这不仅扩大了方法的适用范围，而且提高了计算的效率和准确性。 本论文不仅综述了在险价值的计算方法，而且还对“连接函数”的理论原理和应用发展进行了较为全面的概述。论文应用连接函数对具体实际的期货投资组合VaR进行了计算研究，得到了不同资产收益分布下投资组合VaR的许多有价值的计算结果。尤其是验证了借助连接函数理论，能够取得比传统的多元联合正态分布模型更符合实际的VaR数据。 但是单纯运用连接函数求解在险价值的方法仍然存在时效性不足的缺点。为此我们尝试联合运用时间序列与连接函数理论来计算投资组合的在险价值。结果表明，扰动项为学生分布的时间序列与连接函数理论相结合能取得很好的效果。 论文也探讨利用连接函数进行尾部相关系数的计算，该计算考虑了风险资产收益“尖峰厚尾”的实际分布，能更准确计算投资组合在险价值，有益于实际投资分析。 最后论文计算分析研究了中国a股市场中绩差股、绩优股、周期性股和非周期性股投资组合的在险价值。经过分析得到的结论对确定更安全的投资组合策略是非常有益的。