Im Bereich des finanzwirtschaftlichen Risikomanagements sind stochastische Abhängigkeiten zwischen einzelnen Risikofaktoren von besonderer Bedeutung.
Insbesondere der Einfluss des Risikos eines (gemeinsamen) Kursabsturzes auf Marktpreise ist von enormer Bedeutung für allgemeines Verständnis von Risikomanagement und Einflussfaktoren bei der Preisermittlung von Kapitalmarktanlagen.

Viele in der Finanzwirtschaft verwendete Modelle unterstellen bis heute normalverteilte Risikofaktoren und vernachlässigen, dass finanzwirtschaftliche Zeitreihen in der Regel nicht normalverteilt sind. Somit erlauben diese Modelle es nicht, die gesamte (nicht-lineare) Abhängigkeitsstruktur zu modellieren.
Copulas erlauben es, auch diese nicht-linearen Abhängigkeitsstrukturen einzufangen. Ferner hat die Verwendung von Copulas um die Abhängigkeitsstrukturen zwischen verschiedenen Assets abzubilden den Vorteil, dass alle verfügbaren Beobachtungen der Renditen in die Modellierung eingehen können (während andere Verfahren nur die Verwendung von extremen Realisierungen ermöglichen).

Im Rahmen des Forschungsprojektes werden diverse Modelle zur Modellierung von Abhängigkeitsstrukturen untersucht und erweitert. Im Fokus stehen dabei besonderes Mixture-Modelle um eine erhöhte Flexibilität zu ermöglichen. Ferner soll die Modellierung dynamischer Abhängigkeitsstrukturen untersucht werden.

Anwendungen sind vielfältig. Neben Anwendungen im Risikomanagement sind auch Anwendungen im Bezug auf Regulierungsentscheidungen von Interesse. So können bspw. mit Randabhängigkeiten zwischen Finanzinstitutionen – also der Verschlechterung der Situation von mehreren Finanzinstituten gleichzeitig, was einer Erhöhung der Fragilität des gesamten Finanzsystems gleichkommt - Auswirkungen von regulatorischen Entscheidungen auf die Finanzmarktstabilität untersucht werden.

Das Kleinforschungsprojekt wird von der Leuphana Universität Lüneburg gefördert.