Modeling Hawkish-Dovish Latent Beliefs in Multi-Agent Debate-Based LLMs for Monetary Policy Decision Classification
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摘要
本论文提出了一种多代理大语言模型(LLMs)辩论框架，模拟FOMC的集体决策过程，通过引入鹰派-鸽派潜在信念变量来提升模型可解释性。该方法结合了定性政策文本与定量宏观经济指标，通过7个不同立场的代理多轮辩论，预测FOMC利率决策，实验证明该结构显著优于静态模型，贝叶斯潜在信念框架揭示了个体视角与社会影响的交互机制 [page::0][page::5][page::7][page::11][page::12][page::13].
