信用是市场经济的基石，由美国次贷危机引发的全球金融危机使信用风险成为全球关注的焦点。有效地测度和防范信用风险已成为各国政府以及金融机构的重要任务。信用风险度量的一个重要方面是违约相关性的度量，应用Copula函数研究违约相关性是一个新兴的研究领域。本文系统研究了信用违约互换组合的风险测度，将Copula函数的最新研究成果与信用风险模型有机结合起来，围绕违约时间的边缘分布、Copula函数形式和参数估计，以及基于不同Copula函数的仿真模拟等几方面的内容，研究了基于Copula函数的信用违约互换组合的违约时间模拟与定价问题，建立了完整的信用违约互换组合定价框架。鉴于目前国内几乎还没有信用衍生品价差的时间序列数据，本文采用国际上信用违约互换市场数据进行了实证分析，得到了以下的研究结论:第一，相对于阿基米德Copula函数族而言，椭圆Copula函数族模拟的第一次违约概率更高，同时也收取了更高的保费;而最后一次违约概率较低，同时收取了较低的保费。第二，在阿基米德Copula函数族中最能体现下尾相关性的Clayton Copula函数在模拟高次违约时概率最高，对多次违约合约定价更为保守。第三，只采用中国主权债券构建的篮子CDS由于债券的信用度与相关度均较高，对合约设定的违约次数差异以及所用的Copula函数的差异敏感性相对较小。本研究为一篮子信用违约互换的定价提供了参考。