Long-Horizon Forecasting of Complete Financial Statements with Forma
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摘要
本文提出面向完整财务报表长期预测的 ProForma-20Q 基准与 Forma 模型，利用基于账户—季度—数值元组的 Transformer，在不插补缺失值的条件下联合预测78项报表项目、覆盖未来1至20个季度。Forma在变化空间指标上全面优于传统机器学习、链式GBM、时间序列基础模型及前沿大语言模型，且预测优势随期限延长而扩大；其概率区间具有稳健覆盖率，财务报表一致性可通过方差加权事后协调实现，未来收入路径条件化还能够显著改善长期报表预测。[page::0][page::2][page::12][page::14]
