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本篇是“學(xué)海拾珠”系列第一百五十二篇，作者利用美國公司定期季報(bào)和年報(bào)的文本信息，通過情緒模型、詞袋模型和大型語言模型（LLM），來預(yù)測未來的公司盈余驚喜。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，公開披露的公司文件中的積極和消極信息往往隱藏在其大量復(fù)雜的文本中，而近期的人工智能模型相比傳統(tǒng)模型可以更好的識別信息?；氐絿鴥?nèi)市場，財(cái)務(wù)報(bào)告中的文本信息尚待挖掘，可借鑒本文的研究思路尋找文本中的alpha。
　　MD&A部分的長度與公司未來盈余呈負(fù)相關(guān)
　　與更復(fù)雜的情緒模型相比，管理層討論與分析（MD&A）或風(fēng)險(xiǎn)因素（RF）章節(jié)的詞匯長度能夠更好地預(yù)測未來公司的表現(xiàn)。實(shí)證發(fā)現(xiàn)，具有較低的MD&A長度的公司顯著優(yōu)于具有較高M(jìn)D&A長度的公司。
　　詞袋模型無法從過去公告中“學(xué)習(xí)”預(yù)測未來盈余
　　文章實(shí)證表明，通過訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的詞袋模型無法識別未來的積極或消極的盈余驚喜。作者認(rèn)為傳統(tǒng)的NLP方法失敗的部分原因是公司公告日益增加的長度和復(fù)雜性。
　　經(jīng)過財(cái)務(wù)目標(biāo)訓(xùn)練LLM模型可以有效預(yù)測未來盈余
　　依據(jù)下個(gè)季度的預(yù)期盈余驚喜，在月底分為五組投資組合。經(jīng)過財(cái)務(wù)目標(biāo)訓(xùn)練的LLM模型在所有的多空投資組合策略都具有經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)上的顯著并且預(yù)測盈余符號正確，顯著優(yōu)于情緒模型和詞袋模型。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。