如若任务是识别一家公司的真实盈利智力探花 姐妹花，AI能否越过教学丰富的分析师？
10月28日，投资参谋人、前丹佛大学金融学院院长Tommi Johnsen发布论文，探讨了大型言语模子（LLMs）从复杂的财务袒露中，尤其是10-K陈诉中，准确料想公司中枢收益的后劲。
磋议效果透露，在估量公司中枢盈利方面，大型言语模子按照“规则领导法”生成的主见，在大巨额范例测试中的推崇优于传统的基准主见，如GAAP净收入基准主见。然而，大型言语模子不太擅长应酬财报非往往性调遣的情况。
在这篇论文中，Johnsen主要磋议了以下5个问题：
大型言语模子能否准确地从10-K陈诉中估算出公司的中枢盈利？大型言语模子对中枢盈利的料想是否优于传统基准主见？比如GAAP净收入、运营每股收益（OPEPS）、折旧和摊销后的运营收入（OIADP）。大型言语模子应酬非往往性调遣的情况如何？大型言语模子生成的中枢盈利主见能否准确估量公司改日的净收入，何况恒久有用？大型言语模子生成的中枢盈利在公司层面推崇如何？为了磋议以上问题，Johnsen使用了OpenAI的GPT-4o来分析2000年至2023年间好意思国上市公司发布的10-K陈诉，并采纳两种领导政策：一是“懒惰分析效法”，赐与GPT-4o单一领导，要求它要求估算公司中枢盈利并提供意义；二是“规则领导法”，赐与GPT-4o一系列领导，率领它按照三个措施进行：识别绝顶用度/亏蚀、识别绝顶收入/收益、汇总并量化中枢盈利。
10-K陈诉是好意思国证券交往委员会（SEC）要求上市公司每年提交的详备财务陈诉，包含公司的缱绻现象、财务数据、风险因素、公司搞定结构等紧要信息。
历程磋议，Johnsen发现，上述五个问题中，伊人在线小色哥奇米四个问题的谜底齐是确定的，除了第三条。
1. 大型言语模子或者准确地从10-K陈诉中估算出公司的中枢盈利Johnsen默示探花 姐妹花，大型言语模子真的能准确地从10-K陈诉中估算出公司的中枢盈利，关连词，这取决于具体使用的言语模子措施：结构化的措施提供了更好的携带，匡助大型言语模子生成更准确的中枢盈利料想，与“基线领导法”比拟，“规则领导法”照实生成了更可靠的中枢盈利主见。
高质料的中枢盈利主见应该能捕捉到公司解析、抓续的盈利智力，并列斥波动性和非往往性要素。
“规则领导法”在将估量任务明白为小措施时，优于其他措施，有用幸免了主张性子虚，非往往性收益和亏蚀被过滤并以准确的花式汇总。“基线领导法”倾向于将中枢盈利与其他盈利类型的主见，如EBITDA和现款流抑遏，并对利息、折旧和摊销等往往性用度作念出不正确的调遣。
2. 大型言语模子对中枢盈利的料想优于传统基准Johnsen默示，“规则领导法”生成的中枢盈利估量响应了盈利智力随时辰变化的解析组成部分，模子的自转头总共（响应抓续性水平）为0.917，而GAAP净收入基准主见的自转头总共为0.849——较高的总共标明大型言语模子生成的中枢盈利主见捕捉到了盈利智力随时辰变化的解析组成部分。
关连词，运营每股收益基准主见、折旧和摊销后的运营收入基准主见的自转头总共均略高，分手为1.0174和1.0178。
总结来说，“规则领导法”生成的中枢盈利主见仍然具有竞争力和有用性，尤其是在与GAAP净收入基准主见比拟时，或者捕捉更有酷爱酷爱的中枢盈利要素。
3. 大型言语模子的非往往性调遣情况较弱Johnsen默示，大型言语模子不太擅长应酬财报非往往性调遣的情况。
“规则领导法”生成的主见的抓久性总共为0.0288（不显赫），而“懒惰分析效法”生成的主见为0.0759（在5%水平上显赫），Compustat的OIADP为0.3125（在1%水平上显赫）。
4. 大型言语模子生成的中枢盈利主见或者准确估量公司改日的净收入，何况恒久有用Johnsen默示，大型言语模子生成的中枢盈利主见提供了比基准主见更准确的改日盈利估量。
“规则领导法”生成的主见的平均总共估量舛错（mean absolute prediction error）为1.58好意思元，GAAP净收入基准主见的舛错为1.77好意思元，运营每股收益基准主见的舛错为1.56好意思元。
“规则领导法”生成的主见不才一周期净收入转头料想中取得的讲明智力（R²）为70.86%，高于GAAP净收入基准主见的60.87%。当估量界限彭胀到两年时，“规则领导法”生成的主见的R²为83.60%，高于运营每股收益基准主见的66.57%。
因此，大型言语模子在捕捉公司恒久、抓续的盈利智力方面愈加有用。
第四色5. 大型言语模子成的中枢盈利在公司层面推崇很好Johnsen默示，公司层面的估量转头透露，“规则领导法”生成的盈利估量最为可靠，统计效果令东说念主征服——规则模子的R²为28.39%，并生成了最高的平均总共0.4564，以及最低的均方舛错（mean squared error）。
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