A análise de dados multivariados é frequentemente necessária em diversas aplicações na biologia, ciências da saúde, finanças, gestão de risco e seguros ou ciências do meio ambiente. O propósito desse grupo é estudar modelos baseados em cópulas para lidar com estes tipos de dados. Tais modelos podem ser uma alternativa muito atrativa em relação aos modelos clássicos como regressão.Embora exista um vasto conjunto de distribuições univariadas paramétricas, o conjunto de distribuições multivariadas é bem menor, sendo necessário construir distribuições multivariadas que acomodem adequadamente o comportamento das variáveis econômicas, levando em consideração características como assimetria, caudas pesadas, dependência assimétrica e, além disso, que permita a utilização medidas mais gerais de dependência do que simplesmente medidas lineares como a correlação. A teoria das cópulas torna mais flexível a construção de distribuição multivariadas, sendo amplamente utilizadas para lidar com estruturas de dependência assimétricas entre variáveis aleatórias. A necessidade do aperfeiçoamento da modelagem das distribuições multivariadas e o estudo de medidas de dependência capazes de capturar de maneira mais apropriada o comportamento das variáveis econômico-financeiras, não só a estrutura de dependência, mas também a dinâmica dessa dependência ao longo do tempo é o que motiva esse grupo. Portanto, pretendemos ampliar o horizonte de análise econômica aplicada, disponibilizando a comunidade acadêmica um instrumental estatístico-analítico alternativo, relativamente simples e com propriedades atrativas não só para o curso de Economia, mas também, para o conjunto de cursos que formam as Ciências Sociais.
