在经济全球化的国际大环境下，国际金融投资工具的种类不断丰富，资本在各国之间的流动不断增强，资本外流对发展中国家经济的发展产生了巨大的威胁。面对不断变化的市场环境，资本外流的形式和途径也变得更加多样化，自2008年中本聪提出比特币以来，基于比特币的匿名性等特征，也使其成为了非法资金流通的新工具。近年来，通过比特币交易进行资本外流的案例时常发生，对很多国家的社会经济带来了巨大的挑战，因此研究通过比特币交易造成的资本外流对我国的资本管制具有重要意义。
　　如今我们正处于信息时代快速发展的阶段，互联网为广大用户提供了更加海量、匹配度更高、速度更快、成本更低的信息获取渠道。搜索引擎不断地记录用户的行为，并以数据化形式展现出来，指示出相关的搜索行为趋势，网络搜索数据显示出巨大的优越性，为研究新型资本外流问题提供了新的思路。本文基于比特币的异质人群网络搜索数据对资本外流进行实证分析与预测研究，主要研究内容如下：
　　（1）采用比特币的隐含汇率折扣来间接识别利用比特币交易进行的资本外流，研究了比特币交易对资本外流的影响，并通过中国人民银行2018年4月23日宣布所有ICO平台和比特币交易安全退出中国市场这一政策信息发布事件对资本外流的度量方法进行验证。结果表明比特币确实为资本外流提供了渠道，并且比特币的隐含汇率折扣能够用来度量通过比特币交易进行的资本外流。
　　（2）研究了网络搜索数据与通过比特币交易进行的资本外流的关系，并进一步探究了异质人群网络搜索数据的影响，分别利用广义最小二乘法（GLS）和向量自回归模型（VAR）进行了实证分析。通过Python网络爬虫技术进行网络文本抓取，经过分词、过滤处理以及关键词的拓展，将所获得的搜索关键词按照不同人群的关注视角以德尔菲法进行分类，分为了普通求知者、市场投机者以及技术爱好者三类，再把关键词带入到百度指数中获取相应的搜索数据，最后采用了基于主成分分析的网络搜索数据合成方法将异质人群的网络搜索数据进行指数合成。研究发现比特币异质人群网络搜索数据对资本外流有显著性影响，其中普通求知者的网络搜索指数和技术爱好者的网络搜索指数对比特币的绝对隐含汇率折扣有持续的正影响，市场投机者的网络搜索指数对比特币的绝对隐含汇率折扣有持续的负影响。
　　（3）从实践应用的角度出发，采用机器学习方法对资本外流进行预测研究，通过定义了两个资本外流相关的预测目标来对现实问题进行预警，分别是衡量资本外流渠道径口大小变化（?GAP）以及资本外流渠道的性质（Sign_GAP）。通过构建混合网络搜索模型、普通求知者网络搜索模型、市场投机者网络搜索模型、技术爱好者网络搜索模型来探索网络搜索数据的加入是否会提升预测效果，并进一步对于异质人群网络搜索数据的预测性能进行评估。预测结果表明，比特币异质人群网络搜索数据能提升资本外流相关指标的预测效果，具体来说，在对?GAP进行预测时，市场投机者网络搜索模型的预测效果最佳；在对Sign_GAP进行预测时，技术爱好者网络搜索模型预测效果最佳。
　　基于上述的研究内容，本文的主要贡献和意义如下：
　　（1）本文结合资本外流和比特币两大热点问题进行研究，分析了基于比特币的资本外流风险，既为资本外流研究提供了新的视角，又能够帮助政府部门对新型的资本外流风险进行识别，为我国资本外流问题提供了新的思路和监控途径。
　　（2）网络搜索关键词获取更加全面，进一步完善了对于网络搜索数据的处理方法，并将网络搜索数据的研究范围扩展到了难以度量且透明度低的资本外流领域，丰富了互联网时代对于网络信息的探索。
　　（3）在研究方法上，本文将解释性模型与预测性模型相结合进行研究，在解释性模型提供因果关系的基础上，运用预测性模型来对研究问题进行经验预测，并从实践应用的角度对资本外流进行预警，对国家政策制定具有重要参考意义。