Diese Arbeit befasst sich mit der Schätzung des Value at Risk durch die Copula-Methode. Der erste Teil ist eine Erkundung der Extremwerttheorie. Wir beschreiben die Modellierung des Risikos und der Volatilität von Vermögenswerten. Im zweiten Teil wird eine GJR-GARCH-Version der Copulas zur Analyse der asymmetrischen Abhängigkeit vorgestellt, die die komplexen nichtlinearen Beziehungen unter den Renditen von Aktienindizes misst. Wir stellen eine Methode zur Messung von VARs vor, die auf der Extremwerttheorie und der Copula-Theorie beruht. Die gefundenen Ergebnisse zeigen, dass Copula-basierte Methoden eine bessere Modellierung der Abhängigkeitsstruktur ermöglichen und bessere Risikoschätzungen liefern.