使用 Forma 对完整财务报表进行长期预测

摘要

arXiv:2608.11327v1 Announce Type: new Abstract: Specialist training beats generalist scale when forecasting financial statements. To our knowledge, no prior work jointly forecasts complete financial s...

and statements that beats forecasting financial forecasts valuation most value

2026-08-13 1 阅读约1分钟阅读 Travis L. Johnson, Jiannan Jiang, Soumyabrata Chaudhuri, Yihao Chen, Lauren Falvey, Donal O'Cofaigh

arXiv:2608.11327v1 公告类型：新摘要：在预测财务报表时，专业培训胜过通才规模。据我们所知，之前的研究没有联合预测一年以上的完整财务报表，但在贴现现金流估值中，大多数公司的价值都超过了这个窗口。我们发布了 ProForma-20Q，这是一个可重复的基准，用于根据过去的报表和行业代码，为匿名公司预测未来 1-20 个季度的 78 个报表行项目，并按变化空间 $R^2$ 进行评分。在其上，Forma 是一个将语句读取为（帐户、季度、价值）元组集合并最大化屏蔽元组高斯似然的转换器，它击败了我们所面对的每一个竞争对手：经典机器学习、链式梯度提升、零样本时间序列基础模型和前沿大型语言模型。它的领先优势随着视野的扩大而扩大，其中估值最需要准确性，而且它的高斯预测区间永远不会被掩盖。 Forma 的预测几乎满足会计恒等式；可以在没有统计上显着的准确性成本的情况下恢复精确的一致性。它的元组接口支持场景分析而无需重新训练，我们表明固定未来收入路径可以使声明的其余部分变得更加清晰。

订阅66必读