この種類のモデリング手法は金融データ以外でも有効です。例えば、気象データや医療データなど、異なる分野での多変量依存関係のモデリングにも適用可能です。特に、非対称性や極端なテール依存性を捉える必要がある場面で有用とされています。また、高次元のデータセットにおいても因子モデルを組み込むことで計算効率が向上し、大規模なデータ解析にも適しています。