title: Assessing the Effectiveness of Employing Artificial Intelligence to Forecast the Financial Performance of Chinese Companies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бухвалов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Buhvalov Aleksandr Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Густая Дарья Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gustaa Dara Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Окулов Виталий Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Okulov Vitalij Leonidovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 089205
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46505
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной выпускной квалификационной работы является оценка прогностических способностей моделей машинного обучения, построенных для финансовых показателей ROA, ROE и ROS с использованием инструментария в виде генеративного искусственного интеллекта ChatGPT на примере китайских компаний. Данное исследование было проведено на выборке из 141 китайской публичной компании, которые предоставили свои полные финансовые отчетности на каждый квартал с 2014 года по четвертый квартал 2023 года, всего в данной выборке – 5 640 наблюдений.  Выбранные для анализа модели машинного обучения - Random Forest, Gradient Boosting и XGBoost - были построены на языке программирования Python в среде Google Colaboratory для установления оценочных метрик-бенчмарков, относительно которых были оценены модели, созданные генеративным ИИ. На основании полученных результатов, можно утверждать, что на данный момент сервер большой языковой модели имеет ограничения в своих мощностях, препятствующие полному развитию потенциала некоторых моделей машинного обучения, имеющих очень сложную конфигурацию, примером которых в данной работе стала модель XGBoost. Тем не менее, ChatGPT продемонстрировал перспективность использования при построении моделей Random Forest и Gradient Boosting для прогнозирования финансовых показателей ROA, ROE и ROS. Причем по сравнению с моделями, построенными вручную, для ROS он дал более точные прогнозные значения при использовании метода случайного леса, а для ROA — алгоритма градиентного бустинга. Выводы данной выпускной квалификационной работы о прогностический способностях моделей, построенных генеративным ИИ, могут быть полезны для менеджеров, финансовых специалистов, работающих в области бюджетирования и инвесторов. Будущие работы могли бы быть направлены на исследование применения в задачах прогнозирования GPT-4o, новейшей разработки в мире больших языковых моделей, которая является более производительной и запоминает большее количество входных данных, благодаря чему риск проблемы возникновения вычислительных ограничений модели потенциально мог бы быть снижен, а точность прогнозных значений могла бы быть повышена. Подводя итог, на основании полученных результатов, можно сделать вывод о том, что модели машинного обучения, построенные с помощью генеративного искусственного интеллектас ChatGPT, обладают перспективной для использования прогностической способностью.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The aim of this final qualification work is to evaluate the predictive ability of machine learning models built for financial indicators ROA, ROE and ROS, using a toolkit in the form of generative artificial intelligence ChatGPT on the example of Chinese companies. This study was conducted on a sample of 141 Chinese public companies that provided their full financial statements for each quarter from 2014 to the fourth quarter of 2023, totalling 5,640 observations in this sample. The machine learning models that were chosen for analysis - Random Forest, Gradient Boosting and XGBoost - were built in the Python programming language in the Google Colaboratory environment to establish evaluation metrics-benchmarks against which the models generated by generative AI were evaluated. Based on the results obtained, it can be claimed that at the moment the large language model server faces limitations in its capacity, preventing the full development of the full potential of some machine learning models that have a very complex configuration, of which the XGBoost model was an example in this paper. Nevertheless, ChatGPT has demonstrated the promising use in building Random Forest and Gradient Boosting models for predicting ROA, ROE and ROS financial performance. Moreover, compared to manually built models, it gave more accurate forecast values for ROS using Random Forest method and for ROA using Gradient Boosting algorithm. The findings of this graduate qualification work on the predictive ability of models built by generative AI may be useful for managers, financial experts working in budgeting and investors. Future work could investigate the application in forecasting tasks of GPT-4o, the latest development in the world of large language models, which is more performant and remembers more input data, due to which the risk of the problem of computational limitations of the model could potentially be reduced and the accuracy of the forecast values could be improved. In summary, based on the results obtained, it can be concluded that the machine learning models built with generative artificial intelligence ChatGPT, have promising predictive ability for utilisation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование финансовых показателей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROE
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROS
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: китайские компании
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Artificial intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial performance forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROE
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Chinese companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Assessing the Effectiveness of Employing Artificial Intelligence to Forecast the Financial Performance of Chinese Companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оценка эффективности применения искусственного интеллекта для прогнозирования финансовых показателей китайских компаний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Gustaa.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46505/2/VKR_Gustaa.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,83 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_VKR_Gustaa.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46505/3/reviewSV_Otzyv_VKR_Gustaa.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 132,5 kB