在信用组合中,各个违约事件的发生并不是完全相互独立的,个体之间总是存在着千丝万缕的联系,如一个市场的变化会导致另一个市场的变化,而公司资产价值直接受市场的影响,因此一家公司的违约可能增加另一家公司违约的可能性,并且存在传播、放大进而导致大规模违约事件发生的可能性.金融波动或危机的频繁出现使得信用风险管理成为国内外关注的焦点,而金融市场间的关系更是日趋复杂,更多地呈现非线性的特征,原有的基于线性相关的组合信用风险管理模型已不能完全满足发展的需要.为了有效地度量金融资产收益的真实分布与相关性,需要多元分布函数理论.传统的多元分布函数在实际应用中存在一些缺陷,在变量较多时解析式很难处理,并且存在一系列约束条件,不仅要求各个边缘分布函数类型与多元分布函数类型一样,而且各个边缘分布必须完全相同.含有不同类型资产的资产组合中,各种金融资产边缘分布函数通常不符合同一类型的分布函数,这种情况使得多元分布函数很难在资产组合管理中得到应用.而通过Copula函数技术可以构造灵活的多元分布函数,掌握资产组合内各金融资产收益的真实分布与相关关系.Copula理论的出现和应用将信用风险分析推向了一个新的阶段.