摘要：在非正态分布的条件下，Markowitz的均值一方差资产组合选择模型存在不足。为此，以VaR和CVaR作为风险度量方法，EVT反映收益率的尾部分布，GARCH反映收益率的波动性，Copula函数反映金融资产收益的相关性，构建了基于Copula函数的资产组合选择模型。针对非正态分布条件下VaR非凸性和分布函数不连续性导致资产组合选择优化计算复杂、不精确的难题，设计了基于单纯形和传统遗传算法的混合遗传算法。最后，根据中国证券市场数据，采用该混合遗传算法对建立的资产组合选择模型求解。

关键词：copula函数 var和cvar 极值分布 garch 资产组合选择 

单位：中央财经大学; 北京100081