在全球一体化进程中,全方位合作成为世界经济必然趋势,经济发展各行业间呈现出环环相扣,联系紧密的特点。证券市场作为当今国民经济晴雨表,随着中国金融市场的不断开放,外资不断涌入,安全隐患逐渐突显。某一个行业的突发事件,可能会引起多个行业间股价大幅波动。在此形势下,对于各行业股票之间波动率跳跃的关联关系的研究有助于提高证券市场安全程度,降低风险。本文利用多幂次变差方法和复杂网络理论来研究中国股票市场股价跳跃部分的内部结构,并做了以下工作:1.结合已实现波动率理论和MinRV统计量,对股票价格的已实现波动率RV及其跳跃部分MinRV-J进行计算,然后探索两者的统计特性,发现RV和MinRV-J均存在右偏和尖峰厚尾的特性。2.结合复杂网络理论,利用最小生成树算法(MST)构建股价波动率跳跃网络模型,并分析了网络的度值,介数中心性和接近度中心性等拓扑性质,发现在整个网络中,制造业,高新技术行业和金融业等股票处于核心地位,与经济发展的实际情况中这些行业所处的关键地位相符。3.利用Fast unfolding算法对已经构建好的股价波动率跳跃网络进行社团划分,通过对比各个社团内股票之间的平均相关系数,发现当股价发生跳跃时,制造业股票之间,金融业和制造业股票以及制造业和能源业股票之间存在着较强的相关性。