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风险衡量是现代财务风险管理的核心。市场发展强调了财务数据的复杂性，结果是大多数基于计量经济学模型的假设变得过时了。这意味着他们的结果不再有效，也无法正确解释。出于这个原因，在本文中，已经提出了一种基于Var-Garch模型的强大经验方法（分别var-gjr-garch），并丰富了来自定向预测的信息。标准的定向预测问题被转化为使用Double Deep Q-Network（DDQN）分类器解决的不平衡分类问题，该分类器是一种深层增强学习算法。该模型在本文中的表现是使用每日Eurostoxx 50价格数据评估的，该数据涵盖了许多重大危机和冲击，使我们能够测试其稳健性，除统计测试外。双重Q-NETWORK（DDQN）对回报的风险水平进行更好的预测，从而在风险水平较低时降低风险，或者在较高时增加。获得的结果证明，此方法生成了最准确的VAR估计值。
对价值风险的经验方法进行深入的强化学习
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