随着我国经济的高速增长,我国证券市场也进入了繁荣发展的轨道,不仅交易量不断提高,运行机制也取得了长足进步,与国外发达国家市场的差距在逐渐缩小。但是我国证券市场仍然不够成熟,投资环境愈发复杂,准确描述及预测市场的价格波动成为关键问题。目前对于股票价格波动性的研究多集中于沪深指数、创业板或债券市场等领域,对市场间联动性的研究多集中于中国与外国市场间联动研究,少有对市场上具体行业的波动及相关性的研究。在我国经济社会飞速变化的环境下,行业间联系越来越紧,研究行业间的波动性和联动性,有助于更深入地了解经济发展状况和规律,是很有必要的。本文以房地产、金融、信息技术、消费、材料五个行业为研究对象,选取2014年至2019年间的行业指数日收盘价数据,首先对数据进行正态性检验和平稳性检验,以及ARCH效应检验,对单个行业的波动率进行GARCH模型分析,利用马尔可夫蒙特卡洛模拟方法,对SV模型进行参数范围估计。以每两个行业为一组,分别对行业组进行BEKK-GARCH建模和DCC-GARCH建模,并进行Wald检验,来分析行业间的联动性及相关关系。本文主要使用Eviews,Winrats和Winbugs软件进行编程。本文的主要结论如下:对五个行业的对数收益率进行单变量GARCH分析,发现各行业的ARCH项与GARCH项系数和均接近于1,波动持续性高。对收益率进行SV-T建模,金融行业和信息技术行业波动持续性较强。对行业间的联动关系进行二元GARCH建模分析,发现大多数组的两行业间存在双向波动溢出效应,不同组的波动溢出效应情况不同。并且得到消费行业和房地产行业,金融行业和材料行业等十组行业间的相关系数,都超过0.5,因此这十组行业都具有一定的相关性。其中,材料行业和信息技术行业的相关性最强,相关性较强的组为:消费行业和材料行业,消费行业和信息技术行业,金融行业和房地产行业,材料行业和房地产行业。