随着经济的多元化、资本的大规模流动以及金融衍生品的不断发展，各个金融市场之间的关联程度越来越高，一个金融市场的波动往往会给另一个金融市场带来同样的波动影响。金融风险传染度量成为了金融风险管理的一个重要内容。由于传统的测量方法多集中在对单个金融市场的风险测量上，面对不同市场间的交互作用的增强，寻找更加合适的数学模型对其金融风险的传染效应的描绘尤为重要。
　　本文主要利用DCC-MGARCH模型和MSV模型，用收益率的波动来描绘风险，以相关系数的改变作为衡量金融风险传染发生的指标，选取了我国2014-2017年股票指数和债券指数的对数收益率进行了实证分析，并得到以下结论:我国股票市场和债券市场收益率均表现出尖峰厚尾的特征;股市债市之间存在着风险传染效应，且该效应在牛市时表现最为明显;就本文而言，MSV模型更适用于度量牛市期间金融市场间的风险传染效应。
　　根据实证分析结果，本文提出以下政策建议:首先，金融监管部门在制定政策时应具有全局观念，建立一个资金自由流动的金融市场;其次，在制定金融政策时，监管部门应充分考虑金融市场间的风险传染效应，根据不同金融市场行情有针对性地制定不同政策;最后，我国应完善金融市场间的信息传导机制，有效降低信息成本。此外，投资者可以根据金融风险的传染方向，合理配置资源，降低投资风险。