為了確??陀^性,,研究采取了匿名化和標(biāo)準(zhǔn)化處理財(cái)務(wù)報(bào)表的步驟,避免LLM依據(jù)特定公司特征進(jìn)行預(yù)測(cè),。通過精心設(shè)計(jì)的指令引導(dǎo)LLM模仿人類分析師的思考方式,,分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)未來收益。研究選取了廣泛的公司年度數(shù)據(jù)集,,涵蓋了1968年至2021年間,超過15000家公司,,以及相應(yīng)時(shí)期的分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,。
對(duì)于LLM的成功,研究團(tuán)隊(duì)提出了兩種假設(shè):一是GPT依賴其強(qiáng)大的記憶能力,,二是它生成的分析見解具有實(shí)際價(jià)值,。實(shí)驗(yàn)證明,后者更為關(guān)鍵,,即GPT生成的分析敘述對(duì)未來收益具有預(yù)測(cè)性信息,。此外,,GPT的預(yù)測(cè)與基于其敘述訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)高度相關(guān),,表明這些敘述構(gòu)成了預(yù)測(cè)基礎(chǔ),尤其是與比率分析相關(guān)的部分,。
最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,,GPT在預(yù)測(cè)收益方向上,特別是在模擬人類推理(CoT)的指導(dǎo)下,,準(zhǔn)確率達(dá)到了60%,,優(yōu)于人類分析師的平均表現(xiàn)。同時(shí),,GPT與先進(jìn)的專用機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)精度上旗鼓相當(dāng),,甚至在某些情況下略有超越。研究還發(fā)現(xiàn),,GPT和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)具有互補(bǔ)性,,兩者在不同情境下各有千秋,且GPT在對(duì)特定類型公司的預(yù)測(cè)上顯示出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
總結(jié)而言,,該研究表明AI技術(shù)如GPT-4正推動(dòng)金融分析領(lǐng)域的變革,,雖然短期內(nèi)人類的專業(yè)知識(shí)和判斷仍不可或缺,但AI無疑將在提升分析效率和準(zhǔn)確性方面發(fā)揮重要作用,,預(yù)示著未來財(cái)務(wù)報(bào)表分析可能發(fā)生的深刻變革。
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2024-05-22 16:51:54沒想到論文查重要查AI率了