Investigamos una medida de riesgo sistémico conocida como CoVaR que representa el valor en riesgo (VaR) de un sistema financiero condicionado a que una institución esté en dificultades. Para caracterizar y estimar CoVaR, utilizamos el enfoque de cópulas e introducimos la cópula normal templada estable (NTS) basada en el proceso de Lévy. También proponemos un nuevo método de backtesting para CoVaR mediante una corrección de distribución conjunta. Probamos el modelo NTS propuesto en el índice diario S&P 500 y el índice Dow Jones con pruebas dentro y fuera de la muestra. Los resultados muestran que la cópula NTS supera a las cópulas tradicionales en la precisión tanto de la dependencia de cola como en la modelización de procesos marginales.