原油作为现代工业的基础原料与重要能源来源,其价格波动对股票市场存在显著性影响。本研究采取多领域方法交叉融合的时间序列分析框架,从多时间尺度的视角出发,以供给驱动型和需求驱动型原油识别为切入点,对原油价格波动对股票市场的影响及在股票市场中的传导进行研究。主要研究工作和创新贡献体现在以下几个方面:(1)将原油价格波动影响因素分析与多时间尺度分析理念融合,建立基于供给和需求影响因素的多时间尺度原油价格波动类型识别模型,突破传统原油价格波动与股票市场动态关系研究视角。首先在原始域下,识别原油价格波动主要影响因素为原油供给和需求。在多时间尺度下,通过多时间尺度分解及动态相关关系分析结合,将原油价格在多时间尺度下区分为供给和需求驱动型原油价格波动,结果显示基于不同的影响因素驱动型原油价格波动表现出不同的波动特征,为进一步分析原油价格波动对股票市场的影响提供了更为细致的观察角度并奠定了数据基础。(2)融合小波变换及向量自回归模型构建多时间尺度下变量间动态影响分析模型,分析供给和需求驱动型原油价格波动对股票市场的综合股指与行业股指的影响。在短时间周期下,供给和驱动型原油价格波动对全球综合股指与行业股指的影响方向均呈现随机性;在较长的时间周期下,在初始方向上均呈现为正,这表明供给和需求驱动型原油价格波动带来国际间财富转移使得原油进口国拥有更多的财富并投向国际金融市场,全球股票市场在这种情况下呈现出上升态势;供给驱动型原油价格波动对大部分行业股指的影响呈现负向影响,是通过提高生产成本等对行业股指产生负向影响,而需求驱动型原油价格对部分行业呈现正向影响对部分行业呈现负向影响,这主要取决于原油价格上涨带来的负向影响是否能够抵消行业自身的上升趋势。(3)融合小波相干、互相关函数及网络分析方法,构建多时间尺度下原油价格波动在行业股指间的传导网络模型,通过网络分析挖掘原油价格波动在股票市场中传导特征。首先,随着时间尺度的增加,原油价格波动在行业股指间传导时的领先滞后时间长度逐渐增长。交通、公用以及可选消费行业具有较高的概率滞后于其他行业股指发生波动。材料以及电信行业具有较高概率领先于其他行业股指在原油价格波动影响下发生波动。此外,根据不同时间尺度下领先滞后时间长度及传导路径的变化,本文推测,在短时间周期下,股票市场的复杂波动是由于在受到原油价格波动影响后,各行业股指同时发生波动而造成的;而在较长的时间周期下,因为传导时间差异造成股票市场的波动是来自于不同时间点上的原油价格波动冲击的叠加。因此,在短时间周期和长时间周期下,股票市场波动复杂性的引起原因不同。