금융시계열 데이터의 동시적 움직임을 제대로 포착하는 것은 리스크 관리 등 금융 부문의 다양한 분야에서 매우 중요한 의미를 지닌다. 본 연구는 코퓰러 중 가장 유연한 것으로 평가되는 비대칭 $t$ 코퓰러를 다변량 GARCH 모형에 도입한다. 동시에 한계변수의 분포 역시 단일변량 분포함수 중 가장 유연한 $S_U$-정규 분포함수를 이용한다. 이렇게 만들어진 비대칭 $t$ 코퓰러 모형의 추정 성과를 시뮬레이션 및 실제 금융 데이터 추정을 통해 비교 분석한다. 데이터는 코스피, 코스닥 등 주가지수와 엔/달러, 달러/유로 등 환율을 이용하고, 비교 대상 모형은 다변량 정규 분포 모형과 다변량 $S_U$-정규 분포 모형이다.