要是任务是识别一家公司的真确盈利智商，AI能否高出教学丰富的分析师？

10月28日，投资照看人、前丹佛大学金融学院院长Tommi Johnsen发布论文，谈判了大型谈话模子（LLMs）从复杂的财务走漏中，尤其是10-K评释中，准确忖度公司中枢收益的后劲。

相干遵循流露，在瞻望公司中枢盈利方面，大型谈话模子按照“规则教导法”生成的标的，在大多量圭表测试中的阐扬优于传统的基准标的，如GAAP净收入基准标的。但是，大型谈话模子不太擅长应答财报非时时性调治的情况。

在这篇论文中，Johnsen主要相干了以下5个问题：

大型谈话模子能否准确地从10-K评释中估算出公司的中枢盈利？

大型谈话模子对中枢盈利的忖度是否优于传统基准标的？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）。

大型谈话模子应答非时时性调治的情况若何？

大型谈话模子生成的中枢盈利标的能否准确瞻望公司改日的净收入，而且长期有用？

大型谈话模子生成的中枢盈利在公司层面阐扬若何？

为了相干以上问题，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评释，并接受两种教导计谋：一是“懒惰分析鉴戒”，予以GPT-4o单一教导，条款它条款估算公司中枢盈利并提供根由；二是“规则教导法”，予以GPT-4o一系列教导，开导它按照三个设施进行：识别很是用度/蚀本、识别很是收入/收益、汇总并量化中枢盈利。

10-K评释是好意思国证券走动委员会（SEC）条款上市公司每年提交的详备财务评释，包含公司的计较景色、财务数据、风险因素、公司处分结构等挫折信息。

进程相干，Johnsen发现，期货配资公司上述五个问题中，四个问题的谜底齐是笃定的，除了第三条。

1. 大型谈话模子约略准确地从10-K评释中估算出公司的中枢盈利

Johnsen示意，大型谈话模子实在能准确地从10-K评释中估算出公司的中枢盈利，关联词，这取决于具体使用的谈话模子要领：结构化的要领提供了更好的率领，匡助大型谈话模子生成更准确的中枢盈利忖度，与“基线教导法”比拟，“规则教导法”如实生成了更可靠的中枢盈利标的。

高质地的中枢盈利标的应该能捕捉到公司踏实、握续的盈利智商，并摒除波动性和非时时性因素。

“规则教导法”在将瞻望任务证据为小设施时，配资优于其他要领，有用幸免了宗旨性诞妄，非时时性收益和蚀本被过滤并以准确的神色汇总。“基线教导法”倾向于将中枢盈利与其他盈利类型的标的，如EBITDA和现款流掌握，并对利息、折旧和摊销等时时性用度作念出不正确的调治。

2. 大型谈话模子对中枢盈利的忖度优于传统基准

Johnsen示意，“规则教导法”生成的中枢盈利瞻望响应了盈利智商随技术变化的踏实构成部分，模子的自追念扫数（响应握续性水平）为0.917，而GAAP净收入基准标的的自追念扫数为0.849——较高的扫数标明大型谈话模子生成的中枢盈利标的捕捉到了盈利智商随技术变化的踏实构成部分。

关联词，运营每股收益基准标的、折旧和摊销后的运营收入基准标的的自追念扫数均略高，区分为1.0174和1.0178。

总结来说，“规则教导法”生成的中枢盈利标的仍然具有竞争力和有用性，尤其是在与GAAP净收入基准标的比拟时，约略捕捉更有酷爱的中枢盈利因素。

3. 大型谈话模子的非时时性调治情况较弱

Johnsen示意，大型谈话模子不太擅长应答财报非时时性调治的情况。

“规则教导法”生成的标的的握久性扫数为0.0288（不显贵），而“懒惰分析鉴戒”生成的标的为0.0759（在5%水平上显贵），Compustat的OIADP为0.3125（在1%水平上显贵）。

4. 大型谈话模子生成的中枢盈利标的约略准确瞻望公司改日的净收入，而且长期有用

Johnsen示意，大型谈话模子生成的中枢盈利标的提供了比基准标的更准确的改日盈利瞻望。

“规则教导法”生成的标的的平均完全瞻望差错（mean absolute prediction error）为1.58好意思元，GAAP净收入基准标的的差错为1.77好意思元，运营每股收益基准标的的差错为1.56好意思元。

“规则教导法”生成的标的鄙人一周期净收入追念忖度中得回的讲解智商（R²）为70.86%，高于GAAP净收入基准标的的60.87%。当瞻望领域彭胀到两年时，“规则教导法”生成的标的的R²为83.60%，高于运营每股收益基准标的的66.57%。

因此，大型谈话模子在捕捉公司长期、握续的盈利智商方面愈加有用。

5. 大型谈话模子成的中枢盈利在公司层面阐扬很好

Johnsen示意，公司层面的瞻望追念流露，“规则教导法”生成的盈利瞻望最为可靠，统计遵循令东说念主折服——规则模子的R²为28.39%，并生成了最高的平均扫数0.4564，以及最低的均方差错（mean squared error）。

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