若是任务是识别一家公司的真确盈利智力，AI能否卓越教导丰富的分析师？

10月28日，投资照拂人、前丹佛大学金融学院院长Tommi Johnsen发布论文，探讨了大型讲话模子（LLMs）从复杂的财务裸露中，尤其是10-K施展中，准确臆想公司中枢收益的后劲。

究诘效果闪现，在估量公司中枢盈利方面，大型讲话模子按照“规定辅导法”生成的主见，在大大宗范例测试中的弘扬优于传统的基准主见，如GAAP净收入基准主见。但是，大型讲话模子不太擅长鄙俚财报非每每性疏导的情况。

在这篇论文中，Johnsen主要究诘了以下5个问题：

大型讲话模子能否准确地从10-K施展中估算出公司的中枢盈利？大型讲话模子对中枢盈利的臆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）。大型讲话模子鄙俚非每每性疏导的情况怎样？大型讲话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，何况遥远有用？大型讲话模子生成的中枢盈利在公司层面弘扬怎样？

为了究诘以上问题，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施展，并袭取两种辅导战术：一是“懒惰分析效法”，给以GPT-4o单一辅导，要求它要求估算公司中枢盈利并提供意义；二是“规定辅导法”，给以GPT-4o一系列辅导，勾通它按照三个要道进行：识别异常用度/耗损、识别异常收入/收益、汇总并量化中枢盈利。

10-K施展是好意思国证券往复委员会（SEC）要求上市公司每年提交的把稳财务施展，包含公司的筹算情景、财务数据、风险因素、公司处置结构等要紧信息。

过程究诘，Johnsen发现，上述五个问题中，四个问题的谜底都是确定的，除了第三条。

1. 大型讲话模子大要准确地从10-K施展中估算出公司的中枢盈利

Johnsen暗示，大型讲话模子果然能准确地从10-K施展中估算出公司的中枢盈利，然则，这取决于具体使用的讲话模子步调：结构化的步调提供了更好的率领，匡助大型讲话模子生成更准确的中枢盈利臆想，与“基线辅导法”比较，“规定辅导法”如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牢固、握续的盈利智力，并放弃波动性和非每每性身分。

“规定辅导法”在将估量任务领会为小要道时，优于其他步调，有用幸免了观念性谬妄，非每每性收益和耗损被过滤并以准确的神气汇总。“基线辅导法”倾向于将中枢盈利与其他盈利类型的主见，如EBITDA和现款流沾污，并对利息、折旧和摊销等每每性用度作念出不正确的疏导。

2. 大型讲话模子对中枢盈利的臆想优于传统基准

Johnsen暗示，“规定辅导法”生成的中枢盈利估量反应了盈利智力随时期变化的牢固组成部分，模子的自追念通盘（反应握续性水平）为0.917，而GAAP净收入基准主见的自追念通盘为0.849——较高的通盘标明大型讲话模子生成的中枢盈利主见捕捉到了盈利智力随时期变化的牢固组成部分。

然则，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追念通盘均略高，分袂为1.0174和1.0178。

总结来说，“规定辅导法”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净收入基准主见比较时，大要捕捉更有风趣的中枢盈利身分。

3. 大型讲话模子的非每每性疏导情况较弱

Johnsen暗示，大型讲话模子不太擅长鄙俚财报非每每性疏导的情况。

“规定辅导法”生成的主见的握久性通盘为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. 大型讲话模子生成的中枢盈利主见大要准确估量公司改日的净收入，何况遥远有用

Johnsen暗示，大型讲话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。

“规定辅导法”生成的主见的平均都备估量瑕疵（mean absolute prediction error）为1.58好意思元，GAAP净收入基准主见的瑕疵为1.77好意思元，运营每股收益基准主见的瑕疵为1.56好意思元。

“规定辅导法”生成的主见鄙人一周期净收入追念臆想中赢得的阐述智力（R²）为70.86%，高于GAAP净收入基准主见的60.87%。当估量范畴彭胀到两年时，“规定辅导法”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，大型讲话模子在捕捉公司遥远、握续的盈利智力方面愈加有用。

5. 大型讲话模子成的中枢盈利在公司层面弘扬很好 

Johnsen暗示，公司层面的估量追念闪现，“规定辅导法”生成的盈利估量最为可靠，统计效果令东谈主服气——规定模子的R²为28.39%，并生成了最高的平均通盘0.4564，以及最低的均方瑕疵（mean squared error）。

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