经院讲座|唐国豪:大语言模型的金融应用
5月7日下午,经济学院邀请了湖南大学金融与统计学院副教授唐国豪在博远楼四号报告厅带来为题“大语言模型的金融应用”的学术讲座。讲座由杜雯翠院长主持。
本次讲座分为两个部分,唐教授在第一部分讲解了大语言模型学术上的运用,在第二部分讲解落地转化成果。
在第一部分,唐教授为全院师生分享自己的前沿学术成果《ChatGPT, Stock Market Predictability, and links to the Macroeconomy》。大型语言模型(LLM)是一类基础模型,经过大量数据训练,使其能够理解和生成自然语言和其他类型的内容,以执行各种任务。本文使用ChatGPT分析华尔街日报头版新闻的简讯和标题,对股票进行预测。研究发现,新闻中的坏消息对同期股票市值有负面,不会对未来有影响;相比好消息不仅对同期股票有正向影响,还会持续到第六期。该方法比以往词汇字典和BERT方法得到的回归结果要更好,并且可以得到稳健结果。在加入专家判断后,好消息的影响结果可以持续更多期。结合传统金融模型分析,大语言模型的预测结果在好消息上表现更好,可以超越传统投资者,但是坏消息的预测结果不如传统投资者。再进一步分析ChatGPT预测为何比人类判断更优越,从GDP、经济政策不确定性和新闻阅读难度三方面推测人类对好消息认识不足的原因。
在论文分享过后,唐教授介绍了和鹏城实验室合作,如何将LLM落地运用到实践当中。详细介绍了文智分析和数智分析两款产品,分享LLM协助查询企业海量制度文件,制作学院回答AI助手,减轻跨库查询数据传递效率低、担任智能助教、经济数据智能查询,政务数据多模态挖掘、对话式经济指标分析,法务领域合同信息提取等实际应用案例。这些实际运用为我院教学活动和科研活动带来改进灵感。
讲座结束后,师生们积极提问,唐教授详细解答,获得全院师生一致好评。
主讲人简介:经济学博士(金融学专业),湖湘青年英才,圣路易斯华盛顿大学访问学者,现任湖南大学金融与统计学院副教授、博士生导师,金融工程系副主任,中国优选法统筹量化金融分会理事,宏观经济大数据挖掘与应用湖南省重点实验室研究员。主持国家自然科学基金、湖南省自然科学基金青年项目,省教学改革项目。目前担任中国第一本被SSCI收录的经济和金融类英文期刊Annals of Economics and Finance (《经济学和金融学年刊》)的联合主编。主要从事金融科技与金融机器学习,中国特色的实证资产定价研究。目前已在Journal of Financial and Quantitative Analysis, Journal of Banking & Finance, Journal of Economic Dynamics & Control,和《管理科学学报》《金融研究》《经济学(季刊)》《经济学动态》等国内外重要期刊发表论文。智库服务研究获得国务院副总理、省委书记、省长批示。获得多项省级(省信息化教学比赛二等奖)、校级教学比赛荣誉。
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