Recientemente, parece haber un creciente interés en el uso de la expectativa condicional de la cola (TCE) como una medida útil de riesgo asociada con un proceso de producción, por ejemplo, en la medición del riesgo asociado con los rendimientos de acciones correspondientes a la industria manufacturera, como la producción de bombillas eléctricas, la inversión en desarrollo de viviendas y las instituciones financieras que ofrecen préstamos a industrias de pequeña escala. Las empresas típicamente enfrentan tres tipos de riesgo (y pérdidas asociadas de cada una de estas fuentes): estratégico (S); operativo (O); y financiero (F) (las compañías de seguros adicionalmente enfrentan riesgos de seguros) y provienen de múltiples fuentes. Para pérdidas asimétricas y limitadas (ajustadas correctamente según sea necesario) que son continuas en la naturaleza, conjeturamos que las medidas de evaluación de riesgo a través de la distribución univariante/bivariante de Kumaraswamy serán eficientes en el sentido de que la TCE resultante basada en cópulas de tipo bivariante de Kumaraswamy no dependen de los marginales. De hecho, casi todas las medidas clásicas de dependencia de cola son así, pero investigan la cantidad de dependencia de cola a lo largo de la diagonal principal de cópulas, lo cual a menudo tiene poco en común con la concentración de extremos en el dominio de definición de la cópula. En este artículo, examinamos la medida de riesgo mencionada en el caso de un riesgo de cartera de Kumaraswamy (KW) univariante y bivariante, y calculamos la TCE basada en cópulas de tipo bivariante KW. Con fines ilustrativos, se volvió a analizar un conocido conjunto de datos de índices bursátiles calculando la TCE para las cópulas de tipo bivariante KW para determinar qué pares producen el mínimo riesgo en un escenario de riesgo de dos componentes.