摘 要：
随着大数据的发展和人工智能时代的到来，基于人工智能算法预测股票价格的机器模型层出不穷。而本文则着眼于“人机大战”视角，探究机器学习模型预测基准下分析师的相对预测效力在不同场景下的异质性表现，进而探索战胜人工智能的“优胜分析师”所具有的特征。通过比对多种基准机器学习模型对股价的预测效力，本文发现机器预测力在大样本内平均优于传统分析师。在此基础上，本文发现融合分析师预测信息的机器模型预测力得到提升，这表明分析师为单一机器模型提供了增量信息。此外，在基于机器模型基准定义的“优胜分析师”的基础上，本文探究其相关特征并发现：从业经验丰富，跟踪企业较少，具有明星分析师身份的分析师更有可能战胜机器模型。最后，本文发现基于优胜分析师的预测构建的投资组合具有显著收益。依托分析师这一研究场景，本文对人工智能时代下分析师和机器模型在财会领域的相对分析优势进行了探究，为分析师应对人工智能产生的职业冲击提供了抓手，为未来分析师和机器模型的优势互补提供了参考。