随着现代金融的发展，多资产间的相关性变得越来越重要，常见的线性相关系数已不能满足现代金融的要求，而Copula理论由于其独特的性质适应了这一要求。本文对Copula的概念、性质、参数推断、Copula的选择以及如何具体构建Copula-EGARCH模型做了详细的介绍。对上证A股指数和B股指数、上证A股指数和深证成份指数作了静态和动态相关性分析，得出了市场无论处于上升还是下跌阶段都存在较强的尾相关性，并且上证A股指数和深证成份指数间的尾相关性高于上证A股指数和B股指数间的尾相关性；动态Copula模型优于静态Copula模型。本文最后部分我们考虑在置信水平为0.99和0.95情况下，运用蒙特卡罗方法计算了上证A股指数和B股指数、上证A股指数和深证成份指数所组成的资产组合的VaR值，用不同的后测方法对多个模型所得的VaR做检验，得出结论：正确的边际分布是VaR估计的关键，而Copula的选择不是很重要。