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本文主要从“动态”和“多尺度”两个角度研究碳市场和原油市场的波动溢出效应,具体工作如下：(1)基于DCC-ICSS的碳市场和原油市场波动溢出效应分析通过动态条件相关(Dynamic conditional correlation,DCC)模型和迭代累积平方和(Iterative cumulative sums of squares,ICSS)模型研究碳市场和原油市场的波动溢出效应。具体地,首先利用一个有效的时变相关性分析工具DCC模型研究两个市场的时变相关性。继而,采用ICSS方法检验动态溢出效应的结构断点,来识别对联动机制产生影响的相关事件。使用欧盟碳配额(EUA)期货价格和布伦特(Brent)原油期货价格作为研究样本,可以发现一些有趣的结果：(a)EUA和Brent市场存在正相关性；(b)这种相关性是时变的,并且在碳交易的第三阶段比第二阶段有所减弱；(c)经济事件(如金融危机)和政策变化可以结构性的改变两个市场的联动机制。(2)基于多元分解的碳市场和原油市场溢出效应研究通过一个多尺度分析方法研究碳市场和原油市场的溢出效应,方法中包含两个步骤：多尺度分析和因果关系检验。在多尺度分析中,使用二元经验模态分解(Bivariate empirical mode decomposition, BEMD)的方法将两个市场收益的序列分解为多个时间尺度的数据。在因果关系检验中,采用线性和非线性格兰杰因果关系检验相结合的方法来研究每一对匹配尺度的相关性。采用欧盟碳配额(EUA)期货价格和布伦特(Brent)原油期货价格作为研究样本,可以发现一些有趣的结果：(a)在原始数据上,支持中性假设,即碳市场和原油市场不存在格兰杰因果关系；(b)在短期时间尺度(一周内),两市场之间不相关并且受到各自市场供需不平衡的影响；(c)在中期时间尺度(一周到一年),由于受到中期因素,如：显著事件和政策变化的影响,两市场之间存在双向的线性和非线性因果关系；在长期时间尺度,两市场存在明显的双向线性格兰杰因果关系。