自金融危机开始席卷世界以来,风险传染等相关问题受到各国监管部门广泛关注。此前无论是1988年最初制定的巴塞尔协议Ⅰ还是在2004年更新的巴塞尔协议Ⅱ,以及在2008年全球金融危机后提出的巴塞尔协议Ⅲ,其监控的重点都放在对单个金融机构的风险控制上,然而金融危机的频繁发生证实了仅仅监控个体风险并不能防止系统性风险的积聚和迸发。随着我国股票市场的开放程度加大,管制程度不断放宽,经济金融一体化程度不断提高,市场内部的各行业间所具备的高度联动效应,进一步加大了系统性危机发生的可能,因此测度跨行业的风险传染效应对于防范和化解系统性风险至关重要。本文旨在通过VAR模型实证研究我国股票市场上行业间的风险传染关系,加深对我国股票市场行业间风险传染的了解,并对其管理方案提供一定的视角参考,同时也丰富了风险传染研究的内容。本文收集了自1999年12月31日至2022年3月16日的我国股票市场11个行业的Wind行业指数,把日对数收益率作为研究对象,借助向量自回归模型VAR模型,从收益率角度对股市中各个行业的风险传染关系进行实证分析。首先针对全样本时期我国11个行业进行稳健性分析,其次针对2008年金融危机时期、2015年股灾、2019年底的新冠疫情至今,在三个特殊时期下对行业收益率的溢出效应进行深入分析。本文通过对三次危机时期的实证研究发现:第一,股市不同行业板块在整体上存在风险传染情况。第二,2008金融危机和2015股灾时期个别行业传染情况相较于新冠疫情时期更为显著,2019新冠疫情时期行业相互传染情况普遍存在。第三,日常消费行业的风险传染能力始终较强。第四,当前时期风险传染能力较强的是公共事业行业与通讯行业,可选消费行业在逐渐增长。第五、能源对工业、材料对信息技术、消费对金融的影响贯穿着三个时期。总的来说,随着时间推移,市场在不同类型事件的冲击下,11个行业会有不同的相互传染方式,行业内部的风险将通过相互的风险传染机制快速传染到整个股市。