工业革命后,石油逐渐成为世界上最重要的能源供给,其价格波动对世界各国经济乃至股市都有不同程度的影响。历史上数次石油危机,造成了全球经济和股票市场剧烈波动,2020年初国际原油再次暴跌,全球股市急剧下挫,原油的价格波动对股市的影响已经不容忽视,再加上中国石油消费量目前在全世界排名第二,原油对外依赖程度越来越高,现在已接近70%,国际油价对中国股市的影响这一问题受到越来越多人的关注。研究这一影响将有助于增强对股票市场的预测能力,识别油价波动对股市带来的风险,帮助投资者更好地进行金融风险管理,也有助于金融监管者识别金融系统性风险,及时制定相关政策应对,对于投资者和金融监管者都有重大意义。另外股市作为宏观经济的晴雨表,研究油价对股市的影响有助于理解石油对经济的影响机制。关于国际油价如何影响中国股市这一问题,过去已有众多学者和业界人士对此进行了研究,但是针对油价对股价的异质性影响的研究却较少,然而,研究其异质性影响非常重要,有助于发现在不同情形下油价对股价影响的变化,更好地应对不同市场环境下的金融风险,而且油价对股价的影响大概率存在异质性,因为金融系统非常复杂,各市场间可能存在一定的联动关系,油价对股价的影响可能受其他因素影响,即这种影响存在异质性。因此本文基于异质性的角度,研究在不同的汇率、利率等情形下,油价对国内股票市场的影响,以及在股票市场不同的牛熊阶段,油价对股价影响的变化。本文针对油价对股价的异质性影响得出的结论,有助于发现其他变量和两个市场的复杂关系,补充过去文献多是针对两个市场的单向研究,拓宽研究油价对股价影响的角度。在研究方法上,过去学者大多运用传统计量模型,而股票市场是一个公认的复杂系统,受到众多因素的影响,股票价格时间序列具有非线性、高噪声等特点,对股票市场的预测具有一定难度,采用传统计量模型预测效果并不理想,无法很好的解决股票市场的非线性和复杂性带来的预测困难。随着机器学习的发展,这些问题逐渐可以被机器学习解决,机器学习具备传统模型没有的特征识别能力以及识别复杂非线性关系的能力,因此本文选择了多种机器学习模型进行模拟预测。在对多种机器学习模型性能进行比较后,选择了更优的LSTM模型研究国际原油价格对中国股市的异质性影响,发现其预测精度更高,且相比线性模型能识别复杂的非线性关系,解释了油价对股价的异质性影响,最终得到两点结论:一是在熊市下,原油价格对上证综指和沪深300指数的影响比在牛市更显著,而深证成指则是在牛市更显著;二是利率、汇率、美国股指等调节因素变化时,油价对股价的影响也会随之变化,机器学习识别了其中复杂的非线性关系,并进行了更好的预测。最后本文结合实证结论和金融学理论,详细阐述了在不同情形下国际油价波动分别对于上证指数、深证成指、沪深300指数的影响,帮助投资者更好预测股市、识别油价波动带来的风险,更好地进行金融风险管理。