論文の概要: Can AI Master Econometrics? Evidence from Econometrics AI Agent on Expert-Level Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00856v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 06:34:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.703669
• Title: Can AI Master Econometrics? Evidence from Econometrics AI Agent on Expert-Level Tasks
• Title（参考訳）: AIマスター・エコノメティクスは可能か? エキスパートレベルタスクにおけるエコノメティクスAIエージェントからの証拠
• Authors: Qiang Chen, Tianyang Han, Jin Li, Ye Luo, Yuxiao Wu, Xiaowei Zhang, Tuo Zhou,
• Abstract要約: オープンソースのMetaGPTフレームワーク上に構築された「計量AIエージェント」を開発した。 本発明のエージェントは,(1)エコノメトリタスクを戦略的に計画し,(2)コードの生成と実行,(3)堅牢性向上のためのエラーベースのリフレクション,(4)多ラウンド会話による反復的洗練,といった優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.52446148818128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Can AI effectively perform complex econometric analysis traditionally requiring human expertise? This paper evaluates an agentic AI's capability to master econometrics, focusing on empirical analysis performance. We develop an ``Econometrics AI Agent'' built on the open-source MetaGPT framework. This agent exhibits outstanding performance in: (1) planning econometric tasks strategically, (2) generating and executing code, (3) employing error-based reflection for improved robustness, and (4) allowing iterative refinement through multi-round conversations. We construct two datasets from academic coursework materials and published research papers to evaluate performance against real-world challenges. Comparative testing shows our domain-specialized agent significantly outperforms both benchmark large language models (LLMs) and general-purpose AI agents. This work establishes a testbed for exploring AI's impact on social science research and enables cost-effective integration of domain expertise, making advanced econometric methods accessible to users with minimal coding expertise. Furthermore, our agent enhances research reproducibility and offers promising pedagogical applications for econometrics teaching.
• Abstract（参考訳）: AIは、伝統的に人間の専門知識を必要とする複雑な計量分析を効果的に行うことができるか? 本稿では,エージェントAIがエコノメトリを習得する能力を評価し,経験的分析性能に着目した。 オープンソースのMetaGPTフレームワーク上に構築された‘Econometrics AI Agent’を開発した。 本発明のエージェントは,(1)エコノメトリタスクを戦略的に計画し,(2)コードの生成と実行,(3)堅牢性向上のためのエラーベースのリフレクション,(4)多ラウンド会話による反復的洗練,といった優れた性能を示す。 学術コースワーク資料から2つのデータセットを構築し,実世界の課題に対する性能評価のための研究論文を発表した。 比較テストにより、我々のドメイン特化エージェントは、ベンチマーク大言語モデル(LLM)と汎用AIエージェントの両方で著しく優れています。 この研究は、AIが社会科学研究に与える影響を探求するためのテストベッドを確立し、ドメインの専門知識をコスト効率よく統合し、コーディングの専門知識が最小限のユーザに対して高度な計量手法を提供することを可能にします。 さらに,本エージェントは,研究再現性を高め,エコノメトリ教育に有望な教育的応用を提供する。

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