Bridging Econometrics and AI: VaR Estimation via Reinforcement Learning and GARCH Models
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摘要
本报告提出一种结合GARCH模型与深度强化学习的混合框架，实现了动态调整市场风险水平的VaR估计。实证验证显示，该方法在欧元区Stoxx 50指数数据上显著提升了VaR预测准确性，减少违反次数及资本需求，同时满足监管指标。通过视为不平衡分类问题的DDQN模型优化风险分类，增强了模型对极端事件的响应能力，凸显其在现代风险管理中的应用价值 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::15][page::16][page::20][page::21][page::23]
