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上海和深圳证券交易所自1990年分别成立至今已有二十余年,经过这二十几年的发展,中国股票市场在中国经济中发挥着越来越重要的作用。在股票市场中行业与行业之间的相互影响日益明显,一个行业的波动经常会带动另一个行业的波动,即股票市场中行业间波动具有明显的联动效应。为了深度挖掘分析中国股票市场中行业间波动的相互作用机理,以及股市中各行业间相互波动的动态关系,本文从第一产业中选取了农林渔牧业、第二产业中选取了制造业、第三产业中选取了房地产业和金融服务业总共四个不同行业作为行业代表对行业间波动的动态关系进行深入研究。在计量经济学方面,本文主要运用的方法包括相关性检验、变量间静态的格兰杰因果关系检验、以及动态的脉冲响应分析,波动性方面主要运用的研究方法是动态相关系数多元GARCH模型,英文简称叫做DCC-MGARCH模型。本文期望能给广大投资者和资本市场的管理者以启发,在股票市场波动性发生较大变化时,投资者可以考虑比较能够反映股票市场中不同行业之间波动相关性的动态条件相关系数这一指标,深入了解市场波动以及行业间波动的相关性质,从而做出更明智的投资决策,有效提高规避风险的能力。论文主要分为七几部分：首先,引言部分是介绍本文股票市场行业间波动的动态关系分析的选题背景及研究意义。然后,在第一部分主要介绍了本文有效市场理论,行业间波动的概念及作用机理,以及中国股票市场行业波动的影响因素。第一部分最后阐述了本文测度股票市场行业间波动的模型理论,主要有单变量以及多变量GARCH模型,在多元GARCH模型中重点介绍了本文将应用的动态条件相关多变量GARCH模型(即DCC-MGARCH模型)等模型理论。文章的第二部分主要阐述了中国股票市场行业波动的特征。第三部分内容和第四部分内容是本文建模的核心与关键——实证部分。第三部分实证先对行业数据进行处理,对各行业的数据进行统计量描述；然后,对农林渔牧业等四个行业序列变量之间的稳定性和相关性进行检验;最后,对农林渔牧业等四个行业间的波动性进行了因果关系检验以及脉冲响应分析。第四部分开始逐步建立DCC-MGARCH模型,实证分析后得出结果,发现：文章选取的农林渔牧业等四个行业收益率的波动都表现出正的动态相关性。属于第一产业的农林渔牧业和第二产业的制造业二者之间波动的动态相关性最强,第一产业的农林渔牧业与第三产业的房地产业之间、第二产业的制造业分别与第三产业的金融服务业以及第三产业的房地产业之间、同属第三产业的房地产业和金融服务业之间波动的联动性次之;第一产业的农林渔牧业和第三产业的金融服务业间波动的联动性相比于其他行业间波动的联动性最小。文章的最后两部分是本文研究得出的结论和启示,以及对未来的展望。