洞見 - Machine Learning - # 財務報表分析、大型語言模型、盈利預測

大型語言模型在財務報表分析中的應用：超越人類分析師的預測能力

Q: 大型語言模型如何整合財務報表以外的信息，例如新聞報導、社交媒體情緒和宏觀經濟數據，以進一步提高其預測能力？

大型語言模型 (LLM) 可以通過以下幾種方式整合財務報表以外的信息，以提高其預測能力： 多模態學習: LLM 可以被訓練成多模態模型，能夠同時處理和理解不同類型的數據，例如文本、數字和圖像。通過將財務報表數據與新聞報導、社交媒體情緒和宏觀經濟數據等其他信息源相結合，LLM 可以更全面地了解公司的財務狀況和未來前景。 自然語言處理 (NLP) 技術: LLM 可以利用 NLP 技術從非結構化數據中提取相關信息，例如新聞報導和社交媒體帖子。例如，情感分析可以用於評估市場對公司產品或服務的看法，而命名實體識別可以用於識別與公司相關的重要事件或趨勢。 知識圖譜: LLM 可以利用知識圖譜將來自不同來源的信息整合到一個統一的框架中。知識圖譜可以表示公司、個人、事件和概念之間的關係，從而為 LLM 提供更豐富的上下文信息，以便進行更準確的預測。 強化學習: LLM 可以通過強化學習不斷改進其預測能力。通過將 LLM 的預測結果與實際結果進行比較，並根據其表現調整模型參數，可以逐步提高 LLM 的預測準確性。 總之，通過整合財務報表以外的信息，並利用多模態學習、NLP 技術、知識圖譜和強化學習等技術，LLM 可以更全面、更準確地預測公司的財務狀況和未來前景。

Q: 財務報表分析過程中可能存在的人為偏見，例如過度依賴近期趨勢或忽略長期風險，是否會影響大型語言模型的預測結果？如何 mitigating 這些潛在的偏見？

是的，財務報表分析過程中可能存在的人為偏見會影響大型語言模型的預測結果。LLM 的訓練數據通常來自於人類分析師撰寫的報告、新聞報導和其他文本資料，這些資料本身就可能包含了人為偏見。例如，分析師可能會過度依賴近期趨勢，或者忽略長期風險，這些偏見會被 LLM 學習並反映在其預測結果中。 以下是一些可以 mitigating 這些潛在偏見的方法： 數據清洗和預處理: 在訓練 LLM 之前，需要對數據進行清洗和預處理，以盡可能消除人為偏見。例如，可以通過識別和刪除帶有明顯情緒色彩的文本，或者對數據進行標準化處理，以減少不同分析師之間的風格差異。 引入多樣化的數據源: 為了避免 LLM 過度依賴單一信息源，應該盡可能引入多樣化的數據源，例如來自不同機構的分析師報告、不同類型的新聞報導、以及社交媒體數據等。 模型設計和訓練: 在設計和訓練 LLM 時，可以考慮使用一些技術來減少人為偏見的影響。例如，可以使用去偏見算法來調整模型參數，或者在訓練過程中加入正則化項，以限制模型對特定數據特徵的過度依賴。 結果評估和校準: 在使用 LLM 進行預測時，需要對其結果進行評估和校準，以識別和糾正潛在的偏見。例如，可以將 LLM 的預測結果與其他模型或基準指標進行比較，或者對不同子群體的預測結果進行分析，以檢查是否存在系統性的偏差。 總之，要 mitigating LLM 在財務分析中的潛在偏見，需要綜合運用數據預處理、模型設計、結果評估等多種方法，並不斷優化模型和算法，以提高其預測的客觀性和準確性。

Q: 若大型語言模型在財務分析領域得到廣泛應用，將會如何改變傳統的財務分析師角色和工作方式？

如果大型語言模型在財務分析領域得到廣泛應用，傳統的財務分析師角色和工作方式將會發生以下改變： 從數據收集和處理轉向更高價值的分析和決策: LLM 可以自動化處理大量數據，例如收集、清洗、分類和分析財務報表數據、新聞報導、社交媒體情緒和宏觀經濟數據等。這將解放分析師的時間，使其能夠專注於更高價值的分析和決策，例如識別投資機會、評估風險和制定投資策略等。 從定性分析轉向定量分析和數據驅動的決策: LLM 可以提供基於數據的洞察力和預測，幫助分析師做出更客觀、更準確的決策。分析師需要學習如何利用 LLM 提供的數據和分析結果，並將其與自身的經驗和判斷相結合，以做出更明智的投資決策。 從單打獨鬥轉向人機協作: LLM 並非要取代財務分析師，而是作為一種強大的工具，幫助分析師提高效率和準確性。分析師需要學習如何與 LLM 協作，例如如何正確地使用 LLM、如何解讀 LLM 的輸出結果、以及如何在必要時對 LLM 的預測結果進行調整等。 對分析師的技能要求更高: 隨著 LLM 的應用，分析師需要具備更高的數據分析能力、技術理解能力和批判性思維能力。他們需要了解 LLM 的工作原理、優缺點和局限性，才能更好地利用 LLM 進行財務分析。 總之，LLM 的廣泛應用將推動財務分析師角色向更高端、更專業的方向發展。分析師需要不斷學習新知識和技能，才能適應新的市場環境和技術變革。那些能夠有效利用 LLM、並將其與自身專業知識相結合的分析師，將在未來的金融市場中更具競爭力。

核心概念

大型語言模型 (LLM) 在分析財務報表和預測未來收益方向方面，展現出超越人類分析師的潛力，特別是在應用「思維鏈」提示技術後，更能模擬人類分析師的推理過程，進一步提升預測準確率。

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研究目標
本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 是否能夠像專業的人類分析師一樣，成功地執行財務報表分析，並預測公司未來收益的變化方向。
方法
研究人員使用 Compustat 和 I/B/E/S 的數據，將標準化和匿名化的公司財務報表（資產負債表和損益表）輸入 GPT-4 語言模型。他們設計了兩種提示：一種是簡單的分析和預測指令，另一種是「思維鏈」提示，引導模型模擬財務分析師的推理過程，包括識別趨勢、計算財務比率、解釋比率含義，最後預測收益變化方向並說明理由。
主要發現

在預測未來一年收益變化方向的準確率方面，GPT-4 使用「思維鏈」提示後，達到了 60.35%，顯著優於人類分析師在財報發布後一個月內做出的預測準確率 (52.71%)。
分析師的預測在準確率方面雖然不及 GPT-4，但在某些情況下仍能提供 GPT-4 未能捕捉到的有用信息，例如小型企業和虧損企業的盈利預測。
GPT-4 的預測表現與專門訓練的機器學習模型（例如人工神經網絡）相當，甚至在某些指標上更勝一籌。
GPT-4 的預測並非來自其訓練數據的記憶，而是基於其對財務數據的分析和「思維鏈」提示所引導的推理過程。
主要結論

大型語言模型在分析財務信息和預測公司未來收益變化方向方面具有巨大潛力，其表現甚至可以超越人類分析師和傳統的機器學習模型。
「思維鏈」提示技術可以有效提升大型語言模型在財務分析任務中的推理能力和預測準確率。
大型語言模型可以作為財務分析師的有效工具，協助他們更準確地預測公司業績，並做出更明智的投資決策。
研究意義
本研究為大型語言模型在財務領域的應用提供了新的證據，證明了其在財務報表分析和盈利預測方面的潛力。
局限與未來研究方向

本研究僅使用了財務報表數據，未考慮其他可能影響公司業績的因素，例如管理層討論與分析、行業趨勢和宏觀經濟環境。未來研究可以探討如何將這些因素納入模型，以進一步提高預測準確率。
本研究主要關注預測收益變化的方向，未來研究可以探討大型語言模型在預測收益變化幅度方面的能力。

統計資料

使用「思維鏈」提示的 GPT-4 模型在預測未來一年收益變化方向的準確率達到 60.35%。
人類分析師在財報發布後一個月內做出的預測準確率為 52.71%。
小型企業的盈利預測對 GPT-4 和人類分析師來說都比較困難。
分析師在預測虧損企業和盈利波動較大企業的收益方面，表現優於 GPT-4。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Financial Statement Analysis with Large Language Models

by Alex Kim, Ma... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.17866.pdf

Financial Statement Analysis with Large Language Models

深入探究

大型語言模型如何整合財務報表以外的信息，例如新聞報導、社交媒體情緒和宏觀經濟數據，以進一步提高其預測能力？

大型語言模型 (LLM) 可以通過以下幾種方式整合財務報表以外的信息，以提高其預測能力：

多模態學習:  LLM 可以被訓練成多模態模型，能夠同時處理和理解不同類型的數據，例如文本、數字和圖像。通過將財務報表數據與新聞報導、社交媒體情緒和宏觀經濟數據等其他信息源相結合，LLM 可以更全面地了解公司的財務狀況和未來前景。

自然語言處理 (NLP) 技術: LLM 可以利用 NLP 技術從非結構化數據中提取相關信息，例如新聞報導和社交媒體帖子。例如，情感分析可以用於評估市場對公司產品或服務的看法，而命名實體識別可以用於識別與公司相關的重要事件或趨勢。

知識圖譜: LLM 可以利用知識圖譜將來自不同來源的信息整合到一個統一的框架中。知識圖譜可以表示公司、個人、事件和概念之間的關係，從而為 LLM 提供更豐富的上下文信息，以便進行更準確的預測。

強化學習: LLM 可以通過強化學習不斷改進其預測能力。通過將 LLM 的預測結果與實際結果進行比較，並根據其表現調整模型參數，可以逐步提高 LLM 的預測準確性。

總之，通過整合財務報表以外的信息，並利用多模態學習、NLP 技術、知識圖譜和強化學習等技術，LLM 可以更全面、更準確地預測公司的財務狀況和未來前景。

財務報表分析過程中可能存在的人為偏見，例如過度依賴近期趨勢或忽略長期風險，是否會影響大型語言模型的預測結果？如何 mitigating 這些潛在的偏見？

是的，財務報表分析過程中可能存在的人為偏見會影響大型語言模型的預測結果。LLM 的訓練數據通常來自於人類分析師撰寫的報告、新聞報導和其他文本資料，這些資料本身就可能包含了人為偏見。例如，分析師可能會過度依賴近期趨勢，或者忽略長期風險，這些偏見會被 LLM  學習並反映在其預測結果中。
以下是一些可以 mitigating 這些潛在偏見的方法：

數據清洗和預處理: 在訓練 LLM 之前，需要對數據進行清洗和預處理，以盡可能消除人為偏見。例如，可以通過識別和刪除帶有明顯情緒色彩的文本，或者對數據進行標準化處理，以減少不同分析師之間的風格差異。

引入多樣化的數據源:  為了避免 LLM 過度依賴單一信息源，應該盡可能引入多樣化的數據源，例如來自不同機構的分析師報告、不同類型的新聞報導、以及社交媒體數據等。

模型設計和訓練:  在設計和訓練 LLM 時，可以考慮使用一些技術來減少人為偏見的影響。例如，可以使用去偏見算法來調整模型參數，或者在訓練過程中加入正則化項，以限制模型對特定數據特徵的過度依賴。

結果評估和校準:  在使用 LLM 進行預測時，需要對其結果進行評估和校準，以識別和糾正潛在的偏見。例如，可以將 LLM 的預測結果與其他模型或基準指標進行比較，或者對不同子群體的預測結果進行分析，以檢查是否存在系統性的偏差。

總之，要 mitigating LLM 在財務分析中的潛在偏見，需要綜合運用數據預處理、模型設計、結果評估等多種方法，並不斷優化模型和算法，以提高其預測的客觀性和準確性。

若大型語言模型在財務分析領域得到廣泛應用，將會如何改變傳統的財務分析師角色和工作方式？

如果大型語言模型在財務分析領域得到廣泛應用，傳統的財務分析師角色和工作方式將會發生以下改變：

從數據收集和處理轉向更高價值的分析和決策: LLM 可以自動化處理大量數據，例如收集、清洗、分類和分析財務報表數據、新聞報導、社交媒體情緒和宏觀經濟數據等。這將解放分析師的時間，使其能夠專注於更高價值的分析和決策，例如識別投資機會、評估風險和制定投資策略等。

從定性分析轉向定量分析和數據驅動的決策: LLM 可以提供基於數據的洞察力和預測，幫助分析師做出更客觀、更準確的決策。分析師需要學習如何利用 LLM 提供的數據和分析結果，並將其與自身的經驗和判斷相結合，以做出更明智的投資決策。

從單打獨鬥轉向人機協作: LLM 並非要取代財務分析師，而是作為一種強大的工具，幫助分析師提高效率和準確性。分析師需要學習如何與 LLM 協作，例如如何正確地使用 LLM、如何解讀 LLM 的輸出結果、以及如何在必要時對 LLM 的預測結果進行調整等。

對分析師的技能要求更高:  隨著 LLM 的應用，分析師需要具備更高的數據分析能力、技術理解能力和批判性思維能力。他們需要了解 LLM 的工作原理、優缺點和局限性，才能更好地利用 LLM 進行財務分析。

總之，LLM 的廣泛應用將推動財務分析師角色向更高端、更專業的方向發展。分析師需要不斷學習新知識和技能，才能適應新的市場環境和技術變革。那些能夠有效利用 LLM、並將其與自身專業知識相結合的分析師，將在未來的金融市場中更具競爭力。