Nella statistica applicata moderna una delle sfide centrali è la modellizzazione della dipendenza tra variabili aleatorie. In particolare, nell’analisi finanziaria, le relazioni tra asset risultano spesso non lineari e caratterizzate da fenomeni di dipendenza nelle code. La teoria delle copule, in questo ambito, fornisce degli strumenti teorici che consentono di separare la struttura di dipendenza dal comportamento marginale delle singole variabili. In questo elaborato l'attenzione è rivolta all'inferenza bayesiana per le copule Archimedee. Viene presentata una proposta di parametrizzazione del modello in termini del coefficiente di Kendall τ , in alternativa alla parametrizzazione tradizionale basata sul parametro θ del generatore. Quest'ultima, infatti, presenta diversi punti critici sia interpretativi che computazionali, legati alla diversa natura e al dominio non omogeneo del parametro tra famiglie differenti.