我国证券市场是典型的“政策市”,股票市场表现出较为明显的“同涨同跌”的现象,这种现象被称为股价同步性。这种“同涨同跌”现象会使公司特质信息较少的在股票价格中体现,市场上各公司的差异性减弱,不利于投资者配置资源。本文基于高维因子模型探究股价同步性,分析我国股票市场股价同步性的情况,以及股价同步性中关于噪声的影响。首先给出一种新的度量股价同步性的测度——共同度,并从直观理解和理论证明的角度说明该测算指标的合理性。之后,在RESSET数据库中选取2014-2020年沪深股市周收益数据,从choice金融终端选取对应年份的市场周收益率和行业周收益率,分别从逐年,牛、熊市以及分行业的角度,与普遍使用的R2的方法作对比分析。实证结果显示,共同度的取值从整体上要高于R2的取值。共同度的取值集中在0.73-0.82之间,R2的取值在0.29-0.55之间。牛市的共同度和R2分别为0.77、0.36,二者的取值有较大差异。熊市的共同度和R2分别为0.76、0.64,二者差异相较于牛市变小。分行业的结果显示,各行业内公司股价同步性具有差异性。在多数时期,金融行业股价同步性受市场及行业影响显著。在噪声与股价同步性研究方面,基于高维因子模型构建噪声水平指标。从高维因子模型中输出只包含第一个公因子的共同度Hi,以此来代表来自市场和行业的影响。从均值、方差以及二者的差值这三个角度,对比分析Hi和R2的差异,发现Hi在高维因子模型中可以代表来自市场和行业的影响。将共同度和Hi做差,即从共同度中消除来自市场和行业的影响,构建噪声水平指标Ni。分析发现,2014年、2017年、2019年和2020年沪深股市各行业平均噪声水平较高,2015年、2016年、2018年各行业平均噪声水平较低。从分行业的角度,金融行业的噪声水平在各年份的表现水平都偏低,说明金融行业受到噪声的影响比较小。投资者可以依据股价同步性的结果,充分把握个股同步性特征,有利于投资者更好地进行资源配置获取更大利益。监管者可以依据噪声水平表现的结果,对噪声交易进行监管,减少市场上的噪声交易。通过对投资者培训,使他们更加了解证券市场,减少非理性投资带来的噪声交易,营造更好的证券交易环境。