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本文探讨了Openai的Chatgpt在时间序列预测中的应用，重点是财务数据。传统的预测方法，例如Holt-Winters和Arima，有时会在准确性上挣扎，尤其是在面对不规则模式时。与这些更传统的方法相比，本文研究了Chatgpt是否可以提高预测准确性。使用Fortnox的数据集，FortNox是一家专门从事财务管理软件的公司，使用GPT-4 Turbo Preview模型开发了原型，并将其与Holt-Winters和Arima进行了比较。此数据集包括来自包含来自不同帐户支出的公司的实际数据。结果表明，Chatgpt有可能预测未来趋势，但其性能不如传统方法。尽管如此，这项研究提供了对使用ChatGpt进行复杂时间序列预测任务的可行性的宝贵见解。
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