本研究提出了一种结合GARCH模型与深度强化学习的混合框架，以提高金融市场中VaR估算的准确性。实证结果表明，该模型显著降低了风险违规次数和资本需求，增强了实时风险调整能力，对现代风险管理具有重要意义。

本研究比较了传统方法和新兴神经网络方法的时间序列预测性能，结果表明Deep AR表现更好，且不受训练数据量减少的影响。深度学习方法在预测场景中优于传统方法，适用于各种领域的复杂数据集。

本研究使用多个深度生成方法和两种新方法进行条件多步时间序列生成，并引入关键绩效指标评估生成时间序列质量。研究结果显示HS、GARCH和CWGAN模型表现最佳，未来研究方向正在讨论中。

本文介绍了一种新的FSDB采样技术，用于水文时间序列预测中的分解模型，避免引入未来信息。在三个站点中，使用该技术的VMD-based混合模型的预测效果比目前最先进的采样技术提高了6.4％至28.8％不等。

本文证明了变分推断在GARCH-like模型中是一种可靠且具有竞争力的贝叶斯学习方法，相比蒙特卡洛采样更为精确可行。

该研究使用图神经网络整合股票溢出效应，预测实现波动率。结果表明，建模非线性溢出效应能提高预测准确性，使用准似然损失函数训练能提高模型性能。实证评估证实了结果的稳健性。

GARCH是一种用于分析时间序列数据的统计模型，适用于评估表现出聚集性收益波动期的资产的风险和预期收益。金融机构通常使用GARCH模型来估计股票、债券和市场指数回报的波动性。