Can AI Master Econometrics? Evidence from Econometrics AI Agent on Expert-Level Tasks
AI 能掌握计量经济学吗？专家级任务上的智能体证据AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究计量分析智能体的能力与评测平台，没有明确聚焦任何一种所列计量方法或应用领域细分。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
AI 能掌握计量经济学吗？专家级任务上的智能体证据
- 研究问题
- 面向计量经济学的专门智能体能否完成需要专业知识的实证分析任务，其表现与通用模型及智能体如何比较？
- 方法与思路
- 作者基于 MetaGPT 开发 MetricsAI，结合任务规划、代码执行与错误反思，并构造课程及论文任务数据集评价。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称专门智能体在比较测试中优于基准模型和通用智能体，并将任务数据集用于研究自动化与教学探索。
- 阅读关注点
- 应核对任务构造、评价标准、基准配置和人工参与程度，尤其关注数据泄漏、结果正确性与复现性验证。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未给出分数和显著性细节，不能推广为全面掌握计量。
原文摘要
Can AI effectively perform complex econometric analysis traditionally requiring human expertise? This paper evaluates AI agents' capability to master econometrics, focusing on empirical analysis performance. We develop ``MetricsAI'', an Econometrics AI Agent built on the open-source MetaGPT framework. This agent exhibits outstanding performance in: (1) planning econometric tasks strategically, (2) generating and executing code, (3) employing error-based reflection for improved robustness, and (4) allowing iterative refinement through multi-round conversations. We construct two datasets from academic coursework materials and published research papers to evaluate performance against real-world challenges. Comparative testing shows our domain-specialized AI agent significantly outperforms both benchmark large language models (LLMs) and general-purpose AI agents. This work establishes a testbed for exploring AI's impact on social science research and enables cost-effective integration of domain expertise, making advanced econometric methods accessible to users with minimal coding skills. Furthermore, our AI agent enhances research reproducibility and offers promising pedagogical applications for econometrics teaching.