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股票市场的波动性问题一直以来都是国内外学者研究的热点，波动性理论研究比较成熟，但很多模型主要是针对金融数据的分布特征的描述，例如尖峰厚尾特征，非对称特征等等。中观层面的问题如波动状态，周期等则探讨很少。本文研究的出发点是对股市波动性中观层面进行阐述和分析。
文章回顾了以往国内外学者对股票市场波动性的研究情况，并概述了股票市场波动性的基本特征和宏观情况，论文的核心是以全球比较重要的五支指数作为研究对象，分别用复杂网络，谱方法以及Copula函数方法研究股票市场的波动性的中观特征如股市的波动状态、波动周期及股市波动相关性，溢出性等。这三个部分主要内容如下：
第一部分利用粗粒化方法将指数收盘价和成交量转换为分量两两联动的二维符号序列，得到了一个含有64个状态节点的网络图。通过网络的一些统计特征如分布状态，节点频数，介数等的描述，对股市的重要波动状态以及股市之间的联系进行了说明。
第二部分首先对数据平稳化处理并进行了检验，分别给出了各指数的日样本数据序列和周样本数据序列谱密度图，并列出了相应谱密度峰值及检验、频率及对应的周期，文中对最大的五个显著周期做了详细的比较和说明，并对比分析了股市间的周期特征。
第三部分引入GARCH（1，1）-t条件边缘分布，并构建了二维Normal Copula模型，探讨了参数估计与检验问题。对结果进行了分析和说明，表明股市之间的波动溢出强弱因地区而差异明显。