原油新闻语调与期货市场收益率：基于大语言模型与垂直领域词典集成研究

来源：管理科学学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：陈荣达，肖文昊，金骋路，厉涵

单位：陈荣达,浙江财经大学金融学院;浙江金融职业学院,肖文昊,浙江财经大学金融学院,金骋路,浙江财经大学金融学院,厉涵,浙江财经大学金融学院,

摘要：大语言模型的垂直化发展已成为重要趋势，尤其在原油期货等高度专业化、跨市场场景下，通用大语言模型难以准确识别术语与复杂语境，且易产生前视偏差.本文提出集成大语言模型与垂直领域词典的原油新闻语调测度方法，通过融合领域词典的先验知识与大语言模型的语义理解能力，提升所测度语调的解释性与预测能力.具体地，基于2018年—2022年来自InfoBank与Factiva的93 004篇中英文原油新闻，本文构建垂直领域词典并提纯高信噪比语料，在通用BERT模型上进行领域预训练，继而结合期货收益符号开展弱监督微调，集成测度原油期货新闻语调.实证结果表明，该方法得到的新闻语调在解释和预测上海原油期货收益率方面显著优于词典法与通用模型；各项稳健性检验结果一致，并在2023年—2024年样本外预测中表现优越；新闻语调对原油期货收益率的影响主要经由投资者关注度这一中介渠道传导；在集成方法下，该机制的方向与显著性与经济逻辑保持一致.另外，进一步的风险溢出分析发现基于集成方法的新闻语调能够有效刻画国际新闻情绪对国内期货市场的尾部风险传导.本文贡献在于提出可复制的金融大模型垂直化应用路径，从收益与风险双视角揭示了新闻语调在市场信息传导中的作用机制，为原油期货市场的风险识别与政策制定提供了新的量化工具.

关键词：新闻语调; 大语言模型; 垂直领域词典; 集成方法; 经领域适配的BERT模型