本文在基金业迅猛发展的背景下提出基于GARCH-t及混合连接函数模型度量基金投资组合风险值VaR(Value-at-Risk)的方法。该方法的优点在于:摒弃了以往VaR测算中常用的正态性假设,简化了多维函数的计算,令模拟更贴近实际。准确地刻画出总体风险和个体风险的关系。充分考虑到金融数据厚尾分布的性质,灵活运用及扩展了连接函数模型,有效捕捉尾部信息。本文首先介绍连接函数模型的定义及性质,给出椭圆族连接函数和阿基米德族连接函数的表达式及模拟散点图;充分利用阿基米德族连接函数尾部依赖性的特点,建立混合连接函数模型,运用解决复杂极大似然估计的EM算法进行参数估计,并采用AIC准则进行模型选择。而后介绍连接函数在风险度量中的应用,以GARCH模型拟合各资产收益率分布,以收益率残差分布为边际分布,用连接函数模型连接为收益率的联合分布,运用蒙特卡罗模拟拟合VaR。最后将GARCH-Copula模型应用于基金风险评价,针对2005年初发行的博时主题行业基金及景顺鼎益基金进行实证分析,结合基金投资组合时变性的特点分段计算VaR值,与t连接函数模拟结果进行比较,评价模型优劣。根据拟合结果,得出以下结论:运用混合连接函数模型拟合的VaR值与t连接函数及Gumbel连接函数模型所得结果基本相同,但混合连接函数可以更好地给出数据的尾部结构。