随着市场化进程的发展,行业之间的联系愈发密切,分析行业风险变化特征及风险传染效应具有重要意义。本文根据Wind一级行业分类,选择能源、材料、工业、可选消费、日常消费、医疗保健、金融、信息技术、电信服务、公用事业和房地产十一个行业,研究行业风险时序变化特征以及行业间的风险溢出效应。本文首先采用GJR模型刻画十一个行业的尖峰厚尾、偏态分布的波动特征,较好地模拟波动的异方差性,再运用POT模型精确描述残差序列的尾部分布,进而采用滚动窗口法描述不同水平下行业CVaR风险的动态变化,通过检验得到在95%、97.5%和99%三个水平下CVaR均具有较好的预测效果。并且本文基于Copula理论采用分布估计法测度我国市场整体极端风险,实证结果发现我国市场整体极端风险在均值0.03水平上下波动,2008年和2015年出现的风险峰值分别超出均值23%和40%。其次,基于各行业风险序列数据,本文采用DAG技术分析行业风险间的同期因果关系,发现房地产和能源行业是主要的同期风险源头,而公用事业、医疗保健和电信服务行业受到其他多个行业风险的同期影响。以DAG结果作为约束条件对行业风险构建SVAR模型,并采用方差分解法计算全样本下行业间的风险传染效应,根据各行业风险溢出和风险接受能力的结果将行业划分为四类。其中金融行业因其在市场中扮演的服务于实体经济的角色而具有高风险溢出和高风险接受能力,是市场中主要的风险传递行业。然后,采用滚动窗口和蒙特卡罗方法描述十一个行业风险溢出效应的动态变化,结果显示房地产、金融、信息技术、工业和能源行业的总体风险溢出水平偏高,在股票市场中承担风险外溢的角色,可选消费、日常消费、医疗保健、电信服务和公用事业行业的风险溢出水平比较平稳且相对偏低。2008年国际金融危机期间,我国工业、能源和金融业是主要的风险溢出行业,而2015年股灾期间,房地产、金融和信息技术行业的风险溢出效应较高。特别是通过计算2015年股灾发生前后各行业的边际风险溢出效应,发现6月19日股市暴跌之后,短期内金融和房地产行业的边际风险溢出效应最大,股市暴跌后的一个月内,金融业稳居边际风险溢出效应之首,对其他行业的风险传染持续增加。最后,基于实证研究结果,本文建议监管机构密切关注国际金融市场动向及其对我国股市的影响;关注行业间风险溢出关系,评估行业新政造成的风险传染效应;关注金融业风险控制,完善风险应对机制。