二十世纪八十年代以后,随着金融服务业的蓬勃发展,金融机构之间的联系愈加紧密。然而,金融机构之间关系的日益复杂化,不仅促进了金融系统整体的健全化发展,而且也带来了加剧金融系统风险传染扩散的可能性。在经济全球化的市场经济时代,金融危机的爆发已经不再拘泥于某一区域,而是已无法估量的速度席卷全球。在中国,尽管国内目前尚未出现内部风险引发的大规模的金融危机,但近些年来国内金融系统中的不稳定现象已经引起人们的警觉。随着国内金融领域行业间商业合作愈加频繁,行业间风险关联性也日益凸显,因此及时掌握金融行业间风险的动向就显得极为重要。本文以国内支撑金融系统的四大金融行业：信托行业、银行业、保险行业以及证券行业为研究对象,为了能够全面分析金融各行业所面临的风险以及行业间风险的动态关联情况,本文采用小波方法和多元广义条件异方差模型相结合的方法进行综合分析。通过多时间尺度的动态关联性分析,了解国内各金融行业间风险关联的特征,理清国内金融各行业之间风险关联的脉络,以便能够更深入了解系统性金融风险在生成初期的传导机制,期望能够在危机生成初期对金融系统进行有效的预警。通过实证分析最终得到以下结论：信托、银行、保险以及证券行业作为我国金融系统支柱性的四大行业,它们之间存在的相互关联的关系；并且由于行业间风险关联性会随着尺度的变化而变化,行业面临的风险也由于尺度的变化而有不同的形成原因,因此在风险控制时,应当考虑在不同的时间尺度下着眼于不同侧重点进行控制。同时通过实证分析可以确定,在我国金融系统中,银行是整个系统运转的主要环节,从风险关联的情况来看,一旦银行出现大幅度动荡,如果短时间内不能解决,可能会带来巨大金融系统的整体危机。本文内容主要分为以下几个部分：在绪论部分将主要阐述本文选择以国内四大支柱金融行业为研究对象,以考察各行业之间关联性为研究目的的背景及意义。同时,也将梳理关于本文在分析研究中用到的相关国内外文献。第二部分主要是关于金融时间序列的波动模型以及小波方法等基本理论的介绍,其中包括ARCH模型、GARCH模型以及波动模型在多元变量上的推广DDC-GARCH模型。同时还包括包括对于MODWT变换的介绍,以及小波方差和小波相关系数分析。在实证分析部分中主要通过对数据样本进行,小波变换、建立DCC-GARCH模型,进行格兰杰因果检验,最终达到关于四个金融行业在多尺度下的动态联动性问题的分析目的。最后对于实证分析得到的结论进行总结归纳。本文的创新之处在于,在研究对象的选择上,选择国内金融系统占据主导地位的四个行业为研究对象；在样本数据的选择上采用微观数据,选择代表行业企业的数据加权进行关于行业问题的分析；在实证分析方面加入小波变换,在多尺度下使用多元广义条件异方差模型研究动态关联性问题,以求能够全面的了解数据所夹带的全部信息,最后以格兰杰因果检验为行业之间相互关联性的明朗化作以说明,从而保证实证分析的完整性。