自1990年上海证券交易所和深圳证券交易所成立以来,中国股票市场已有30多年的历史。现如今,随着经济全球化的程度不断提高以及中国与日俱增的综合实力,中国股票市场对国际股票市场的影响力也越发显著。伴随着我国开放程度的提升以及一系列加强国际经贸合作政策的实施,2020年11月15日我国和日本、韩国、新西兰、澳大利亚以及东盟十国的领导人在第四次区域全面经济伙伴关系协定领导人会议上正式签署了区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）。协议的签署标志着亚太区域自贸进程的第一步,为我国金融市场发展带来了新的机遇。但同时,21世纪以来金融风险传染事件层出不穷,无论其频率还是规模都有上升的趋势,各国经济贸易关联程度的加强也为金融风险的传染创造了条件。最典型的就是2008年源于美国的金融危机,对当时的世界经济发展造成了巨大冲击,恐慌情绪迅速在投资者当中蔓延,各国的股票市场都产生了剧烈的动荡。2019年末新冠疫情的爆发同样对世界经济的平稳运行产生了巨大的影响,各国的股票市场也遭受到了不同程度的冲击,造成股票价格的剧烈波动,2020年3月美国股市四次触发熔断机制就是新冠疫情这一全球性重大突发事件对股票市场造成影响的一个例子。在机遇和挑战共存的情况下,比较金融危机时期和新冠疫情时期中国与RCEP主要成员国股票市场间的波动关联性,有助于把握重大突发事件出现时我国与其他国家股票市场相关性的变化,了解在疫情常态化背景下我国与RCEP主要成员国股票市场的关联程度,同时为未来面对重大突发事件时稳定我国金融市场发展提供帮助。为阐述中国与RCEP成员国股票市场间波动关联性,本文首先对波动关联性进行理论分析,分别对波动的概念和特点以及波动关联性的概念及产生原因进行详细的阐述,基于经济基础理论和市场传染理论,选用DCC-GARCH模型对中国和RCEP成员国股票市场在金融危机时期和新冠疫情时期的波动关联性进行实证分析。首先对RCEP成员国股票市场现状进行说明,从中选取中国和其他10个具有较为成熟证券交易市场的国家作为研究对象,再结合相关新闻以及Bayesian变点检测办法,从WIND数据库当中选取金融危机时期和新冠疫情时期各个国家代表性股票指数的日收盘价作为样本,并将其转化成为对数收益率数据。基于数据处理的结果,通过描述性统计分别对不同事件背景下的收益率序列进行简单的阐述。之后在平稳性检验、自相关性检验和ARCH效应检验的基础上对收益率残差序列构建单变量GARCH模型以及DCC-GARCH模型,求得动态条件相关系数,并比较分析金融危机时期以及新冠疫情时期股票市场关联性的变化。研究结果表明,首先,中国与其他10个国家股票市场间存在持续的正向的波动关联性,且当期关联性的强度主要由历史强度主导。无论是在金融危机时期还是在新冠疫情时期,中国与韩国、新加坡和日本股票市场的关联性程度都处于较高的水平,较低的是和新西兰以及菲律宾。其次,新冠疫情对相关性产生的冲击要大于金融危机。最后,目前中国与RCEP主要国家股票市场间关联性的波动还是由欧美发达国家股票市场的波动所主导。基于研究结果,本文认为要推进我国资本市场制度进一步改革,完善对外合作机制和风险预警机制,以及要加强对投资者的相关教育。本文的创新点首先是样本的时间跨度较大且样本的选取有鲜明的时代性,弥补了 RCEP方面关于股票市场关联性的空白。其次采用相关新闻和Bayesian变点检测相结合的办法,选择将金融危机和新冠疫情作为对比,研究重大突发事件背景下中国与其他国家股票市场间的波动关联性。最后本文在样本选取方面既包括了经济发达国家,同时也包含了东盟国家,在数据选取方面具有代表性和创新性。本文的不足在于由于部分国家股票市场还较为落后,因此无法囊括所有的RCEP的成员国。其次,由于各个国家的节假日不同,本文只选取了同时闭市时的股指数据。