跨境资本流动一直是国内外各类文章研究的重点,传统的研究方式一般用官方公布的数据进行分析,但官方数据具有延迟性和频率低的特点。媒体新闻对投资者行为具有引导性作用,进而影响资本市场。所以本文研究不同类别的媒体新闻对短期跨境资本流动的影响,并对短期跨境资本流动的方向进行预测。首先进行定性分析。媒体新闻会通过新闻选择、情绪倾向、市场预期、时间偏差等方式影响投资者行为从而对资本市场产生影响。梳理对短期跨境资本流动产生影响的理论,将经济类新闻分为11类。数据获取和处理方面。本文中的新闻是从新浪财经类板块爬取的7*24小时新闻文本。根据定性分析方式确定的新闻类别,并利用关键词方法将新闻分类。利用从同花顺财经数据中心爬取的陆股通每日资金流动来代替短期跨境资本流动。其原因:1、陆股通资金流动金额占短期跨境资本流动的比例很大。2、新闻采用日度新闻,基于数据的可得性,陆股通可以得到日度数据相比于短期跨境资本流动的季度数据更有利于分析操作。在实证分析方面。将得到的新闻文本进行清洗,并根据关键词和情感词典将得到的新闻文本进一步分类。最终将新闻文本量化为舆情指数作为解释变量,用沪/港股通资金净流入的数据作为被解释变量。首先进行截面相关性分析,分别确定对沪/港股通资金净流入产生显著影响的新闻舆情指数,并且证实媒体新闻对信息的增强作用。然后进行时间序列分析(VAR),分析发现新闻舆情指数对短期跨境资本净流入的影响在3到4日达到顶峰,之后逐渐消失。最后用机器学习方法——随机森林模型对短期跨境资本流动的方向进行预测。