금융 리스크를 정확하게 평가하기 위해서는 개별 자산의 변동성(volatility)과 극단적인 시장 상황에서 발생하는 복잡하고 비대칭적인 의존 구조(dependence structures)를 모두 포착해야 합니다. 현대의 확산 기반 모델(diffusion-based models)은 다변량 예측(multivariate forecasting) 기술을 발전시켜 왔으나, 엔드 투 엔드(end-to-end) 방식으로 학습될 때 종종 "정규성 편향 (normality bias)" 문제를 겪으며, 결합 일관성(joint coherence)을 위해 주변 분포의 보정(marginal calibration)을 희생하고 꼬리 리스크(tail risk)를 지속적으로 과소평가하는 경향이 있습니다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 주변 분포(marginal distributions)의 학습과 의존 구조의 학습을 명시적으로 분리하는 확산-코퓰러 (Diffusion-Copula) 프레임워크를 제안합니다. 우리는 두꺼운 꼬리(heavy-tailed)를 가진 자산 역학을 포착하기 위해 심층 혼합 밀도 네트워크 (deep Mixture Density Networks)를 사용하며, 이어서 결합 의존성(joint dependence)을 모델링하기 위해 분류-확산 코퓰러 (Classification-Diffusion Copula)를 적용합니다. 암호화폐 시장에 적용했을 때, 우리의 접근 방식은 주변 및 결합 이벤트의 시스템적 극단치를 예측하는 데 있어 최첨단 베이스라인(state-of-the-art baselines)보다 우수한 성능을 입증했습니다. 결정적으로, 베이스라인 모델들이 동시다발적인 시장 붕괴를 통계적으로 불가능한 "블랙 스완 (Black Swans)"(높은 놀라움)으로 분류하는 반면, 우리의 프레임워크는 이를 "예상된 붕괴 (Expected Crashes)"(낮은 놀라움)로 식별하여 전염(contagion) 이벤트 발생 시 견고한 리스크 관리에 필요한 상관 구조(correlation structure)를 성공적으로 보존함을 보여줍니다.