Prompting for Policy: Forecasting Macroeconomic Scenarios with Synthetic LLM Personas
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摘要
本报告系统评估了基于角色（persona）提示的大型语言模型在欧洲央行宏观经济预测中的表现。通过从PersonaHub语料库提取2368个经济相关的专家角色，GPT-4o在2013至2025年50个季度的欧洲央行专业预测调查上生成了超过11万条预测。研究发现，GPT-4o的预测准确性与人类专家相当，且在2024-2025年未见过的时点也表现出良好的泛化能力。然而，角色描述对预测性能影响甚微，可省略以降低计算成本。此外，模型预测分布远较人类专家集中，显示低异质性。基于多个关键图表（如中国5页的预测趋势图, 图5页），本研究展示了GPT-4o在宏观经济预测中的潜力及提示工程的实际效用，为中央银行和金融机构的AI辅助决策系统提供理论和实践参考[page::0][page::1][page::5][page::6][page::8]。
