股票市场的发展与经济发展息息相关，是反映经济的“晴雨表”。随着经济金融一体化的发展，世界主要国家和地区股票市场之间同涨同跌的趋势愈加明显。同时，由于金融风险传染性强，突发的经济事件往往会造成股市联动性的增强。例如，2007年美国爆发次贷危机，随后引发金融危机席卷全球，波及范围巨大，对股票市场的影响尤其明显。因此，对世界主要股市联动性进行研究，可以为投资者的决策提供参考，进而分散投资风险，并且对政府防范金融风险，维护经济安全具有重要意义。
　　本文结合时间序列分析模型和复杂网络分析方法，研究了世界主要股市之间的溢出效应以及中国股市与其他股市之间的动态相关性。
　　首先，我们运用Granger因果检验和复杂网络相结合的方法，以次贷危机爆发时间为分界点，研究了两阶段世界主要股市之间的均值溢出，结果表明：两阶段股市之间的均值溢出范围有明显区别，且第二阶段的均值溢出显著增多。美国股市的综合影响力最大，主要是对外溢出；中国股市的影响力变化最大。
　　其次，我们结合GARCH-BEKK模型和复杂网络分析方法，研究了两阶段世界主要股市之间的波动溢出，结果显示：第二阶段的波动溢出网络更加密集，股市之间的风险传递增多。第一阶段香港股市的影响力最大，第二阶段波动溢出网络中各股市的影响力相近，波动传导较快，范围有所增加。中国股市的波动溢出效应变化最大。总体上，发达国家股市在波动溢出网络中的影响力强于发展中国家，成熟股市之间的风险溢出相对更多。
　　最后，我们通过DCC-MVGARCH模型研究了中国股市与世界其他主要股市在整个样本期内的动态相关性。中国股市与其他股市之间的动态相关性存在地区上的差异，与亚洲地区股市的动态相关性总体上高于其他地区。中国股市与香港股市的动态相关性最高，其次是日本股市，美国股市最低。中国股市与其他股市之间的联系越来越紧密，动态相关性具有时变特征，波动趋势在未来持续时间较长。
　　文章的最后我们也根据研究结果提出相关政策建议。