世界经济的一体化导致了金融市场之间的联系愈加紧密，彼此之间的关系更复杂。因此，金融市场决策中，为了提高决策的准确性，降低决策风险，研究分析金融市场之间的波动溢出效应是非常必要的。金融市场波动溢出效应是指不同金融市场的波动之间可能存在相互影响，波动会从一个市场传递到另一个市场。本文主要研究了金融市场波动溢出分析的理论方法，针对已有文献研究中存在的问题，主要完成的工作和创新点如下： (1)引入主成分分析(PCA)方法对多个金融市场的波动进行处理，结合GARCH、SV模型，使用PCA-GARCH、PCA-SV模型同时分析研究多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出问题； (2)引入独立成分分析(ICA)方法对多个金融市场的波动进行处理，结合GARCH、SV模型，使用ICA-GARCH、ICA-SV模型同时分析研究多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出问题； (3)针对同时研究多个金融市场对一个金融市场的波动溢出所出现的多重共线性问题，通过改进多元SV模型，提出了新的模型：VS-MSV模型，从而能够方便地同时分析研究金融市场之间的波动溢出； (4)针对传统方法不能测度不同波动间的非线性关系问题，使用Copula函数不仅可以度量不同波动间的线性关系，而且可以度量不同波动间的非线性关系，将波动变结构与Copula函数结合，分阶段建立Copula函数，通过检验相关系数是否在变结构点前后发生显著变化来分析研究金融市场之间的波动溢出； (5)针对使用离散模型或极值的方法分析金融市场波动溢出时不能确定比较判断的基准问题，从金融市场之间相互影响概率角度入手，重新定义“波动溢出”的概念，建立简单的回归模型来分析研究金融市场间的波动溢出概率； (6)针对金融市场的高频数据，在对“已实现”波动率、“已实现”协方差研究的基础上，引入“已实现”波动变结构，分阶段计算“已实现”相关系数，通过检验“已实现”相关系数是否在变结构点前后发生显著变化，来分析研究金融市场之间的波动溢出。 本论文是国家自然科学基金资助项目《多变量矩序列长期均衡关系及动态金融风险规避策略研究》(No:70471050)的组成部分。