股票市场常被视为经济的晴雨表,是金融系统至关重要的组成部分。无论是不同国家或地区股市间,还是一个国家股市内部各子市场间,都存在着复杂多样的联系。准确描述和掌握它们间的相依关系,一方面有利于投资者理解市场结构,制定合理的投资策略。另一方面也有利于市场监管者控制市场风险和制定市场政策,具有重要的理论和实际意义。许多研究显示股票市场是具有非线性特征的复杂系统,而熵理论为研究非线性时间序列提供了有力的工具。因此本文采用熵理论结合核密度估计、网络理论作为主要研究方法,从信息角度探究股票市场间的相依关系。首先,本文研究了国际股票市场间的相依关系。为避免数据离散化和数据长度有限带来的不利影响,将股市收益看做连续变量,采用核密度估计结合随机重排方法计算30个国际股市间的互信息。并在此基础上构建相依网络及其最大生成树,结果显示:相同地理区域的市场间拥有更强的相依关系,在最大生成树上相互聚集在一起。欧洲地区股市与国际市场的相依程度最高,亚洲地区股市与国际市场的相依程度最小。法国股市与其它股市关联最为紧密,而中国大陆股市仅与香港股市存在较强相依,与其它股市联系较弱。由于金融市场间的相依关系为金融传染效应提供了途径,本文提出一种基于互信息和Bootstrap的金融传染效应检验方法,该方法基于数据驱动,适用于线性及非线性环境。运用该方法考察了美国次贷危机期间,30个国际股市间的金融传染现象。结果显示:传染效应在相同地理区域的市场间也更强。欧洲地区的传染效应最强,这与欧洲在次贷危机后爆发了严重债务危机的情况相符合。亚洲地区的传染效应最弱。然后,本文分析了中国A、B、H股市场在2015年股灾前后的相依关系。根据市场状态将样本划分为:平静期、牛市期、股灾期和恢复期。分别计算各阶段市场间的互信息,并采用滑动窗口方法分析互信息的动态变化。结果显示:股灾前,三市场间相依关系平稳。股灾增强了它们间的相依程度,股灾后相依程度减弱。还发现A股和B股市场拥有更强的相依关系,股灾期间A股和B股市场相依程度的增加幅度也更大。从股灾前夕开始,沪深B股市场间相依关系的变化趋势要领先于沪深A股市场。此外,本文还采用样本熵和广义Hurst指数考察了三市场的有效性,发现H股市场的有效性最高。最后,本文探究了中国A股市场行业板块在2015年股灾前后的相依关系。对样本同样划分为:平静期、牛市期、股灾期和恢复期。各阶段及滑动窗口中板块间互信息值表明:股灾同样加强了行业板块间的相依关系,股灾结束后,板块间相依关系减弱。可选消费和工业板块与其它板块相依程度较高,金融板块与其它板块的相依程度最弱。板块间相依关系的变化较平稳。同时,本文还利用传递熵分析了各行业板块间的信息传递。发现在平静期,板块间信息传递微弱。在牛市期,信息传递增加,公用板块在此时期影响最大,是信息传递的枢纽节点。在股灾期,板块间信息传递达到最大,市场有效性最低。股灾后信息传递减小,但仍高于平稳期,金融板块成为接收信息最多的板块。板块间信息传递受市场行情显著影响。