تعتبر الاقتصاد السردي أن الأسواق المالية تتأثر إلى حد كبير بالسرديات المتطورة باستمرار، مما يفتح إمكانيات جديدة للتنبؤ بالأحداث الناشئة وتأثيرها على الاقتصاد. ومع ذلك، تظل الطرق الحالية المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة تفتقر إلى النظام في تفكيك المهام والتوافق مع السيناريوهات المالية. تقدم هذه الورقة إطار عمل MENTOR، وهو نظام متعدد العوامل للتنبؤ بالأحداث واتجاهات السرد، يجمع بين آلية الاستدلال التكراري على نمط المعلم والطالب، ويحقق التنبؤ من خلال سلسلة من المهام الفرعية التدريجية: التعرف على الأحداث الساخنة المتشكلة وترتيبها، التنبؤ بالأحداث المستقبلية من السرد الحالي، وتوقع أداء مؤشرات القطاعات المتأثرة بهذه الأحداث. أظهرت النتائج التجريبية على مجموعة بياناتنا الخاصة لرواد الرأي الرئيسيين (KOL) باللغة الصينية ومجموعة بيانات الأخبار المالية الإنجليزية أن MENTOR يتفوق على النماذج الأساسية الحديثة في مهام التنبؤ بالأحداث وترتيب القطاعات، بما في ذلك نموذج تعزيز التنبؤ بالأحداث المستقبلية (StkFEP) وإطار “التلخيص-الشرح-التنبؤ” (SEP). علاوة على ذلك، أظهرت نتائج إعادة الاختبار على مستوى المحفظة الاستثمارية أن التنبؤ المحسن بالأحداث والقطاعات يمكن أن يؤدي إلى تحسين فعلي في الأداء الاستثماري. تشير النتائج إلى أن الجمع بين الاستدلال الهيكلي والتغذية الراجعة من العوامل المتعددة يمكن أن يعزز بشكل كبير موثوقية التنبؤ بالأحداث ويقوي العلاقة بين ديناميكيات السرد ونتائج الأسواق المالية.

الاقتصاد السردي;العوامل المتعددة;كشف الأحداث;تنبؤ الأحداث