CDO是一个极具创新性的金融衍生产品，在金融危机以前的金融市场上发展迅速，取得了巨大的成功。CDO有许多优势，对发行人而言，它能够将发行人的贷款等债务移出资产负债表从而降低管制资本金要求，能使发行人通过将高收益的证券再证券化为低收益的CDO分券从而赚取其中的价差；对投资者而言，CDO分券的不同风险级别能够满足其投资的风险偏好，而且资产池的抵押资产由几十上百的资产组成，易于达到投资分散化的目的。在CDO的定价中，最困难的问题在于如何对抵押资产池中资产的违约时间进行建模——因为违约是一个极端事件而且各债务人的违约是相关的。Copua方法是当前运用最广泛的方法。在本文中，我们将介绍Copula的定义、性质及分类，以及如何从不同Copula类型中模拟产生多元相关随机变量的步骤。在本文的实证部分，我们首先假设了一个抵押资产池和一个CDO分券结构，在此基础上分析比较了不同Copula模型的定价差异，以及高斯Copula模型的定价结果对参数变化的敏感性。最后，以信银2008一期信贷资产支持证券为例，分析了该ABS产品的抵押资产池和分券信息，用二项式拓展技术测算了抵押资产池的预期损失率，并用Copula模型评价了定价结果。在实证部分中，我们可以发现t(5)-t(5)模型的定价效果最好，而Clayton-Copula模型和t-Copula模型的定价效果较差，高斯Copula模型的定价效果介于两者之间。但并不是所有情况下双t-Copula模型有最佳的定价结果，我们可以考虑在特定情况下的某些分券上使用其他的定价模型。