邮箱:econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.然而,事实是,三位来自芝加哥大学的学者将财务报表数据投喂给GPT-4模型,并发现它在预测收益变化趋势方面的表现优于传统财务分析师,甚至比那些复杂的机器学习方法ML也更为出色。令人惊讶的是,GPT-4的这一优势仅通过纯数字数据输入实现,并没有依赖任何额外的文本信息。更引人注目的是,GPT-4在收益预测的准确性上不仅表现出色,还显示出了对股票未来回报的预测潜力。
“.......本文通过引入一种创新的"思维链"(Chain-of-Thought,简称CoT)提示技术,有效地引导模型模仿财务分析师的思考过程。"总体来看,研究结果表明,GPT-4在财务报表分析领域展现出了非凡的分析能力,其潜力值得进一步探索和开发。”在本项研究中,作者探讨了大型语言模型(LLM)是否能够像专业人类分析师一样,成功进行财务报表分析。向GPT-4提供了经过标准化和匿名处理的财务报表,并指导模型分析这些报表,以预测未来收益的变化趋势。令人惊讶的是,即便没有提供任何叙述性或行业特定的信息,LLM在预测收益变化方面的表现仍然超越了财务分析师。在分析师通常表现不佳的领域,LLM展现出了显著的相对优势。此外,还发现,LLM的预测准确性与经过特定训练的先进机器学习模型相媲美。值得注意的是,LLM的预测能力并非源自其训练中的记忆,而是它能够生成关于公司未来表现的有价值的叙述性洞察。最终,基于GPT-4预测的交易策略,在夏普比率和阿尔法方面,相较于其他模型的策略,表现出更高的收益。综合以上发现,本文的研究结果表明,LLM在财务分析和决策过程中可能扮演着核心角色,其潜力和应用前景值得我们进一步深入研究和开发。本文旨在探讨大型语言模型(LLM)在财务报表分析领域的潜力。财务报表分析是一项要求高度定量技能、批判性思维、推理和判断力的任务。本研究采用了一种创新的方法:向模型提供结构化且匿名化的财务报表,并辅以复杂的思维链提示,以模拟人类分析师处理财务信息的方式,同时刻意避免提供任何叙述性信息。研究结果显示,GPT模型的分析能够生成有价值的公司洞察,其在预测未来收益方向上的表现甚至超过了专业人类分析师。此外,还发现GPT与人类分析师之间存在互补性而非替代性关系。具体来说,在分析师可能因偏见和分歧而表现不佳的情况下,语言模型显示出更大的优势,表明AI模型能够在人类表现不足时提供有效的辅助。反之,在需要额外背景信息但这些信息对模型不可用时,人类分析师则能发挥更大的价值。更令人惊讶的是,GPT的表现与一些专门训练用于收益预测任务的先进机器学习模型相当,甚至在某些情况下更胜一筹。深入探究了LLM卓越预测能力的潜在来源,排除了模型表现源自其记忆的可能性。相反,研究表明模型通过分析趋势、财务比率,并利用其理论理解和经济推理来得出结论。值得注意的是,语言模型生成的叙述性财务报表分析本身就具有重要的信息价值。基于这些发现,还提出了一种基于GPT预测的盈利交易策略,该策略在夏普比率和阿尔法方面的表现优于其他基于机器学习模型的交易策略。总体来看,本文的分析表明,GPT在财务报表分析方面展现出了非凡的能力,即便没有接受过专业训练,也能达到最先进的表现水平。尽管需要谨慎解释这些结果,但本文提供的证据与大型语言模型在金融领域具备人类般的能力是一致的。通用语言模型成功地执行了一项通常需要人类专业知识和判断力的任务,且仅基于数字数据完成。因此,本文的研究结果表明,LLM有潜力使财务信息处理更加普及,这对于投资者和监管机构来说是一个值得关注的发展。例如,本文的结果表明,生成式AI不仅仅是一个辅助投资者的工具,还有可能在做出明智决策方面发挥更积极的作用。这一发现具有重要意义,因为即使是由先进AI工具生成的相关信号,也可能被不成熟的投资者所忽视。
Kim, Alex G. and Muhn, Maximilian and Nikolaev, Valeri V., Financial Statement Analysis with Large Language Models (May 20, 2024). Chicago Booth Research Paper Forthcoming, Fama-Miller Working Paper
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