Financial Statement Analysis with Large Language Models
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摘要
本报告研究了大型语言模型（GPT-4）在财务报表分析中的应用，发现其在仅基于标准化匿名财务数据的情况下，能够通过链式思维（CoT）推理超越专业财务分析师和传统机器学习模型（如人工神经网络ANN），预测未来盈利方向的准确率达到约60%以上，且GPT生成的财务叙述文本带有显著的信息量，有助于预测未来业绩。此外，基于GPT预测的投资策略在实证资产定价中表现优异，获得高夏普比率和阿尔法收益，显示LLMs在定量财务分析及决策中具备重要潜力[pidx::0][pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::19][pidx::25][pidx::28][pidx::29][pidx::38]
