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Muth (1961) 的理性预期假说仍然是宏观经济学和金融学中占主导地位的信念模型。它的主导地位并不难理解：理性预期为建模经济行为提供了一种可行的方法（Lucas (1972)），同时限制了计量经济学家的自由度（Lucas (1976)）。然而，理性预期从来就不乏证据和其他理论来质疑其主导地位。这些模型将我们置于 Sims (1980) 提出的替代预期的“荒野”中。2 成功探索这片荒野的尝试主要依靠调查数据来寻找信念的代理（Coibion 和 Gorodnichenko (2015)、Bordalo 等人（2020）、Angeletos 等人（2021）、Nagel 和 Xu (2022a)、Lochstoer 和 Muir (2022)）。在本文中，我提出了一种使用大型语言模型 (LLM) 的新信念代理来源。LLM 是一类旨在学习人类语言结构的统计模型。这些模型通过估计给定文档中所有先前观察到的标记的标记 si 的概率来实现此目标，
调查生成式人工智能的经济预期
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