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担保债务凭证(CDO)，凭借着现金流量的可预测性较高、可以满足不同的投资需求以及增加投资收益、增强金融机构的资金运用效率和有效的分散不确定风险等优点成为近十几年来发展最为迅速的信用衍生产品。
在CDO的定价中，业界一般采用标准高斯copula模型来刻画各个债务人违约的相依结构，并且将其中的回收率设定为常数40％。而对于标准高斯copula模型，它具有尖峰厚尾、不能完全拟合所有具有相同期限的标准CDO的份额(Tranche)等缺点。而且把回收率设置为一个常数，也不是很符合市场实情和数据。因此本文采用了阿基米德(Archimedean)copula族中的Claytoncopula去取代常用的标准高斯copula，而且对回收率进行随机化的改进。之前在阿基米德copula下的随机回收率研究只是简单的将回收率设置成服从某个分布，比如广义贝塔分布。本文是将影响回收率的因素和影响违约率的因素联系了起来，这样的设置使得回收率会随着外部市场环境的变化而自行发生改变，从而得到了随机回收率下的Claytoncopula模型。
本文利用市场数据进行实证研究，并将实证结果与常数回收率的标准高斯copula模型、常数回收率的Archimedeancopula模型和之前StephanHocht和RudiZagst提出的一种基于Archimedeancopula模型的随机回收率模型的结果进行比较，发现本文提出的新模型的模拟效果明显优于常数回收率的标准高斯copula模型和常数回收率的Archimedeancopula模型，在大多数份额的估计效果上比StephanHocht和RudiZagst的随机回收率模型也有一定的提升。