Una funzione che permette di descrivere la dipendenza tra variabili casuali separatamente dal loro comportamento marginale. Le copule sono utili per modellare relazioni complesse tra asset in un portafoglio e per analizzare scenari di rischio di coda.

Fenomeno in cui due o più asset mostrano movimenti congiunti che non possono essere spiegati solo da una relazione lineare. La dipendenza di coda è cruciale per valutare rischi estremi in portafogli multi-asset.

Metodo che consiste nel simulare situazioni di mercato avverse per valutare la reazione di un portafoglio. Gli stress test con copule sono più accurati nell’individuare vulnerabilità dovute a legami non lineari.

Il grado di relazione tra due variabili, misurato tradizionalmente da coefficienti come Pearson o Spearman. La correlazione lineare non rileva tutte le forme di dipendenza.

Eventi rari e gravi che influenzano in modo significativo il valore di un portafoglio. Le copule aiutano a simulare la probabilità di tali eventi considerando la dipendenza tra asset.

Processo di rappresentazione delle relazioni tra asset tramite funzioni matematiche. L’uso delle copule consente una modellizzazione più flessibile rispetto ai modelli di correlazione tradizionali.

La funzione di distribuzione marginale descrive il comportamento di ciascun asset in modo indipendente, mentre la copula si occupa della loro dipendenza. Separare questi aspetti consente analisi più precise.