经管实证分享:大语言模型与顶刊前沿Python实操

本期为皮皮侠学院课程会员朋友们推荐的学术资源是：

经管实证课程分享：大语言模型与顶刊前沿Python实操

预览如下：

教程旨在为经管社科领域的科研人员（包括硕博生、青年教师及资深研究者）提供一个全面而实用的前沿方法思路及编程体系，帮助理解并运用大语言模型（LLMs）和Python工具进行前沿学术研究。

课程将从LLMs的基本原理入手，逐步深入到高级技术和实际研究场景应用，涵盖文本挖掘、关系抽取、知识图谱构建等。我们将特别关注LLMs如何助力研究者处理和分析大规模非结构化大数据（如公司报告、财经新闻、政策文件、学术文献、关系数据等），从中提取洞见，并探索新的研究范式。

课程强调理论与实践相结合，通过《经济研究》《中国工业经济》、Review of Financial Studies、Review of Finance、《审计研究》5个TOP刊案例，以及4个前瞻性思考案例，使学员掌握将LLM应用于自身高水平研究工作的能力。

第一讲60分钟试看链接：https://zvpwz.xetslk.com/s/15r2Dz

课程案例预览：

借助大模型寻找工具变量

参考文献：

Han, S., 2024, Mining Causality: AI-Assisted Search for Instrumental Variables.

基于央行货币政策报告的情感分析

参考文献：

Jha, Manish, Hongyi Liu, and Asaf Manela. "Does finance benefit society? A language embedding approach." The Review of Financial Studies (2025): hhaf012.

基于专利文本相似度的指标构建

参考文献：

黄先海,孙涌铭,陈梦涛.企业数字化转型与颠覆性技术创新——来自专利网络与SBERT模型的微观证据[J].中国工业经济,2024,(10):137-154.

基于上市公司年报的人工智能指标构建

参考文献：

金星晔,左从江,方明月,等.企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现[J].经济研究,2024,59(03):34-53.

利用GPT模型从MD&A文本中提取关键变量

参考文献：

Jiayin Hu, Laura Xiaolei Liu, Chloe Yue Liu, Hao Qu, Yingguang Zhang, CEO turnover, sequential disclosure, and stock returns, Review of Finance, 2025;,rfaf015.

基于Fin BERT 和DeepSeek模型分析MD&A特定信息与数据标注任务

参考文献：

陆瑶,施函青,周欣怡.中国企业数字技术风险暴露对企业价值的影响——来自大语言模型的文本分析证据[J].经济研究,2025,60(02):73-89.

基于GPT模型对中国核心经管期刊中因果主张的初步挖掘与知识表示（含《管理世界》《经济研究》《管理科学学报》《金融研究》《会计研究》《世界经济》）

参考文献：

Garg, P and T Fetzer (2025), “Causal Claims in Economics”, arXiv preprint arXiv:2501.06873.

LLM结合进化算法分析上市公司董事网络关键节点

参考文献：

Mao, Jinzhu, et al. "Identify critical nodes in complex network with large language models." arXiv preprint arXiv:2403.03962 (2024).

基于“提示工程+检索增强生成+超参数调整”的法律大模型构建框架

参考文献：

陈亚盛,蒋礼蔚,单敏,等.审计大模型的构建及应用研究——以员工违规经商办企业专项审计为例[J].审计研究,2024,(04):139-149.

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