摘要
由于大模型对于较长、客观的文字有着更好的理解能力，因此本部分使用大模型对摘要进行分析。我们使用智谱AI的GLM4-flashx模型，对每一篇报告，我们将设计的提示词和摘要拼接，作为模型的输入，得到每一篇报告所涉及的一级、二级行业，和对应行业的景气度和超预期程度。我们按照中信二级行业计算的“景气度”、“超预期程度”的均值，并保留行业的报告数目大于2的行业。
最新结果显示，本周大模型对电信运营Ⅱ、通信设备、半导体行业研报解读得到的行业景气度较高，且边际变化提升；特材、煤炭化工、房地产服务景气度较低，且环比下降明显。
1. 利用大模型衡量景气度
行业研究报告通常提供分析师对行业趋势的深入分析与总体评价，但其应用性较弱，主要有两个原因。首先，行业评级是行业研报中的标准化输出，但其并非连续指标，通常仅分为三类，缺乏足够的区分度。因此，分析师细微的态度和用词变化可能不会导致行业评级的调整。其次，不同证券公司采用的行业分类标准并不一致，例如有的使用申万行业分类，有的使用中信行业分类，而一些报告分析的是一级行业，另一些则分析二级行业。这些差异使得行业比较变得困难。
大模型普及之前，并不容易解决这些问题，而大模型的应用可能为此提供更有效的支持。为了深入挖掘行业研报的信息，我们对其进行了进一步的整理与标准化。
我们构造了一个能够提取行业研报所涉具体中信一级、二级行业名称以及对应行业景气度的提示词。在提示词中，我们给出了中信一级行业和二级行业的名称，和行业之间的隶属关系，并给出了景气度和超预期的定义，明确要求返回两个标准格式json。图1展示了我们使用的提示词。
由于大模型对于较长、客观的文字有着更好的理解能力，因此本部分使用大模型对摘要进行分析。我们使用智谱AI的GLM4-flashx模型（为保证每次结果一致，我们将模型的随机性设为0），对每一篇报告，我们将图1所示的提示词和摘要拼接，作为模型的输入，得到每一篇报告所涉及的一级、二级行业，和对应行业的景气度和超预期程度。我们按照中信二级行业计算的“景气度”、“超预期程度”的均值，并保留行业的报告数目大于2的行业。
2. 最新行业研报文本景气度
我们对2024年12月22日至2024年12月28日的发布行业研报进行整理，使用数据库和分析师手动整理相结合的方法，共计整理出715篇行业报告。我们又进一步删除评级不属于“推荐”、“增持”、“买入”、“超配”、“强于大市”等的报告后，还有488篇报告，再删除页码小于等于10页的报告、标题中含有“港股”的报告，最终使用323篇报告作为分析样本。
在表1和表2中，景气度、超预期程度为基于20241222-20241228行业研报计算的结果，景气度变化、超预期程度变化为本周结果相较于上周结果的环比变化。
最新结果显示，本周大模型对电信运营Ⅱ、通信设备、半导体行业研报解读得到的行业景气度较高，且边际变化提升；特材、煤炭化工、房地产服务景气度较低，且环比下降明显。
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注：文中报告节选自天风证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
风险提示：市场环境变动风险，大模型稳定性风险，大模型偏差与准确性风险。
证券研究报告
《天风证券-金工定期报告-大模型解读行业研报:文本景气度周度跟踪（20241229）》
对外发布时间
2024年12月29日
报告发布机构
天风证券股份有限公司
（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）
本报告分析师
吴先兴 SAC 执业证书编号：S1110516120001
联系人 王鹏飞
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