論文の概要: Are Large Language Models Rational Investors?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12713v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 04:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 17:12:27.927141
• Title: Are Large Language Models Rational Investors?
• Title（参考訳）: 大型言語モデルは合理的な投資家か?
• Authors: Yuhang Zhou and Yuchen Ni and Xiang Liu and Jian Zhang and Sen Liu and Guangnan Ye and Hongfeng Chai
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な市場データとトレンドを解釈するための広範な知識基盤を活用するために、金融分析において徐々に採用されている。 しかし、金融分野におけるそれらの応用は、内在的バイアス(すなわちリスク参照バイアス)と表面的な市場の複雑さの把握によって挑戦される。 本研究では, LLMの経済的合理性を評価する新しい枠組みであるFinancial Bias Indicators(FBI)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.629632578239974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are progressively being adopted in financial analysis to harness their extensive knowledge base for interpreting complex market data and trends. However, their application in the financial domain is challenged by intrinsic biases (i.e., risk-preference bias) and a superficial grasp of market intricacies, underscoring the need for a thorough assessment of their financial insight. This study introduces a novel framework, Financial Bias Indicators (FBI), to critically evaluate the financial rationality of LLMs, focusing on their ability to discern and navigate the subtleties of financial information and to identify any irrational biases that might skew market analysis. Our research adopts an innovative methodology to measure financial rationality, integrating principles of behavioral finance to scrutinize the biases and decision-making patterns of LLMs. We conduct a comprehensive evaluation of 19 leading LLMs, considering factors such as model scale, training datasets, input strategies, etc. The findings reveal varying degrees of financial irrationality among the models, influenced by their design and training. Models trained specifically on financial datasets might exhibit greater irrationality, and it's possible that even larger financial language models (FinLLMs) could display more biases than smaller, more generalized models. This outcomes provide profound insights into how these elements affect the financial rationality of LLMs, indicating that targeted training and structured input methods could improve model performance. This work enriches our understanding of LLMs' strengths and weaknesses in financial applications, laying the groundwork for the development of more dependable and rational financial analysis tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は金融分析において、複雑な市場データやトレンドを解釈するための広範な知識ベースを活用するために徐々に採用されている。 しかし、金融分野における彼らの応用は、内在的なバイアス(すなわちリスク・プリファレンスバイアス)と市場の複雑さを表面的に把握し、財務的な洞察を徹底的に評価することの必要性を強調する。 本研究では, LLMの財務合理性を批判的に評価する新たな枠組みであるFinancial Bias Indicators(FBI)を紹介し, 金融情報の微妙さを識別・ナビゲートし, 市場分析を損なう可能性のある不合理なバイアスを識別する能力に着目した。 本研究は, LLMのバイアスや意思決定パターンを精査するために, 行動金融の原則を取り入れ, 経済的合理性を測定する革新的な手法を採用する。 モデルスケールやトレーニングデータセット,入力戦略などの要素を考慮して,19個の主要なllmを総合的に評価する。 その結果, 設計や訓練の影響を受けながら, モデル間での経済的不合理性は様々であった。 金融データセットで特別にトレーニングされたモデルは、より大きな金融言語モデル(finllm)でさえ、より小さく、より一般化されたモデルよりも多くのバイアスを表示する可能性がある。 これらの結果は、これらの要素がLLMの経済的合理性にどのように影響するかについての深い洞察を与える。 この研究は、LLMの強みと金融応用の弱点に対する理解を深め、より信頼性が高く合理的な財務分析ツールの開発の基礎となる。

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