基于分层金融数据与股市情绪指标的行业风险评估

跨行业风险评估对于确保经济稳健与可持续至关重要。先前研究虽严重依赖官方统计数据以求准确，却往往滞后于实时发展。为弥补此缺口，本研究致力于将市场微观结构理论与人工智能技术结合，以改进行业风险预测。本文提出一种利用实时股市数据与生成式小语言模型（SLM）分析行业趋势的方法。通过提升风险评估的时效性，并深入探究市场情绪与投资者行为等非传统因素的影响，我们力求构建更全面、动态的风险评估模型。关键挑战之一在于原始数据固有的噪声会损害统计分析的精度。此外，行业分析文本数据需借助预训练语言模型实现更深层次理解。为解决这些问题，我们提出显式与隐式分析双管齐下的行业趋势分析方法：显式分析采用涵盖行业与单个上市公司层面的分层数据分析方法，该策略性拆分有助于减轻数据噪声影响，更准确把握行业动态；同时引入隐式分析，通过预训练 SML 在当前新闻事件背景下解读行业趋势，利用预训练语料中的广博知识实现对行业趋势及其潜在驱动因素的细致理解。基于所提方法的实验结果表明，该方法能有效提供稳健的行业趋势分析，凸显其革新跨行业风险评估实践的潜力。