論文の概要: Can AI Master Econometrics? Evidence from Econometrics AI Agent on Expert-Level Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00856v2
- Date: Fri, 13 Jun 2025 14:28:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 13:34:01.812983
- 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 AI agents' 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 AI 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 skills. Furthermore, our AI 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,AIエージェント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。
比較テストでは、我々のドメイン特化AI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よりも大幅に優れています。
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、ドメイン専門知識のコスト効率の良い統合を可能にし、コーディングスキルが最小限のユーザに対して高度な計量手法を利用できるようにする。
さらに、我々のAI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。
関連論文リスト
- Cognitive Kernel-Pro: A Framework for Deep Research Agents and Agent Foundation Models Training [67.895981259683]
汎用AIエージェントは、次世代人工知能の基礎となるフレームワークとして、ますます認識されている。
現在のエージェントシステムはクローズドソースか、さまざまな有料APIやプロプライエタリなツールに大きく依存している。
我々は,完全オープンソースかつ(最大限に)フリーなマルチモジュールエージェントフレームワークであるCognitive Kernel-Proを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T08:11:31Z) - AI, Humans, and Data Science: Optimizing Roles Across Workflows and the Workforce [0.0]
我々は、分析、生成、エージェントAIの可能性と限界を考慮し、データサイエンティストを増強したり、伝統的に人間のアナリストや研究者によってなされたタスクを引き受ける。
従来の調査分析が問題になったのは、統計ソフトウェアの使用が簡単になったことで、研究者が完全に理解できなかった分析を行えなくなった時だった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-15T17:59:06Z) - Understanding Software Engineering Agents Through the Lens of Traceability: An Empirical Study [15.97770416681533]
ソフトウェアエンジニアリングエージェント(SWEエージェント)は、ユーザの入力を解釈し、環境フィードバックに応答することで、自律的に動作する。
本稿では,SWEエージェントの動作を,実行トレースのレンズを通してシステマティックに解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-10T00:41:54Z) - The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.87236114682497]
AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。
我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-09T18:37:14Z) - TimeSeriesGym: A Scalable Benchmark for (Time Series) Machine Learning Engineering Agents [17.296425855109426]
人工知能(AI)エージェントを評価するためのスケーラブルなベンチマークフレームワークであるTimeSeriesGymを紹介する。
TimeSeriesGymには、複数のドメインやタスクにまたがるさまざまなソースからの課題が含まれている。
提出ファイルやコード,モデルなど,複数の研究成果物に対する評価機構を実装した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-19T16:11:23Z) - MLGym: A New Framework and Benchmark for Advancing AI Research Agents [51.9387884953294]
我々はMeta MLGymとMLGym-Benchを紹介した。これはAI研究タスクにおける大規模言語モデルの評価と開発のための新しいフレームワークとベンチマークである。
これは機械学習(ML)タスクのための最初のGym環境であり、そのようなエージェントをトレーニングするための強化学習(RL)アルゴリズムの研究を可能にする。
我々は、Claude-3.5-Sonnet、Llama-3.1 405B、GPT-4o、o1-preview、Gemini-1.5 Proなどのベンチマークで、多くのフロンティア大言語モデル(LLM)を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T12:28:23Z) - TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks [52.46737975742287]
我々は、デジタルワーカーと同じような方法で世界と対話するAIエージェントを評価するためのベンチマークであるTheAgentCompanyを紹介する。
最も競争力のあるエージェントは、タスクの30%を自律的に完了させることができる。
これは、実際の職場の設定でLMエージェントをシミュレートすることで、タスク自動化に関する微妙な絵を描く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T18:55:40Z) - The BrowserGym Ecosystem for Web Agent Research [151.90034093362343]
BrowserGymエコシステムは、Webエージェントの効率的な評価とベンチマークの必要性の高まりに対処する。
本稿では,Webエージェント研究のためのBrowserGymベースの拡張エコシステムを提案する。
大規模なマルチベンチマークWebエージェント実験を初めて実施し、6つのWebエージェントベンチマークで6つの最先端LCMの性能を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-06T23:43:59Z) - Follow the money: a startup-based measure of AI exposure across occupations, industries and regions [0.0]
既存のAIの職業曝露対策は、技術的実現可能性に基づいて人間の労働を代用または補うAIの理論的可能性に焦点を当てている。
我々は,O*NETとスタートアップが開発したAIアプリケーションからの職業的記述に基づく,新たな指標であるAISE(AI Startup Exposure)指標を紹介する。
我々の発見は、AIの採用は、AIアプリケーションの技術的実現可能性と同様に、社会的要因によって徐々に形成されていくことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-06T10:25:05Z) - ML Research Benchmark [0.0]
MLRB(ML Research Benchmark)は,最近の機械学習カンファレンスのトラックから派生した7つの競合レベルタスクからなる。
本稿では,Claude-3 や GPT-4o などのフロンティアモデルを用いたエージェント足場を用いて,新しいベンチマークを提案し,評価する。
結果は、Claude-3.5 Sonnetエージェントがベンチマーク全体で最高のパフォーマンスを示し、機械学習モデルの設計と開発に優れていたことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T21:38:42Z) - Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z) - Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst? [0.0]
本研究では,AIエージェントの様々なパフォーマンス属性タスクへの適用について紹介する。
パフォーマンスドライバの分析では93%を超え、マルチレベルの属性計算では100%を達成し、公式な試験基準をシミュレートするQA演習では84%を超える精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:12:57Z) - PADTHAI-MM: Principles-based Approach for Designing Trustworthy, Human-centered AI using MAST Methodology [5.215782336985273]
マルチソースAIスコアカードテーブル(Multisource AI Scorecard Table, MAST)は、AI対応意思決定支援システムを評価するための、体系的かつトレードクラフト中心のアプローチを提供することによって、ギャップを埋めるように設計されている。
我々は,信頼に値する,人間中心のAIを設計するためのテキスト原則に基づくアプローチという,反復的な設計フレームワークを導入する。
我々はこの枠組みを防衛情報タスク報告支援(READIT)の開発において実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T23:15:44Z) - Watch-And-Help: A Challenge for Social Perception and Human-AI
Collaboration [116.28433607265573]
我々は、AIエージェントでソーシャルインテリジェンスをテストするための課題であるWatch-And-Help(WAH)を紹介する。
WAHでは、AIエージェントは、人間のようなエージェントが複雑な家庭用タスクを効率的に実行するのを助ける必要がある。
マルチエージェントの家庭環境であるVirtualHome-Socialを構築し、計画と学習ベースのベースラインを含むベンチマークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T21:48:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。