在全球经济趋向一体化的背景下,世界主要成员国之间的经济往来愈发紧密。作为宏观经济“晴雨表”的股票市场,它们之间的联动性问题更是成为学者们的研究重点。对世界股市之间联动性的深入研究具有重大的现实意义,它一方面可以给政府部门提供决策依据、保证股市的健康运行;另一方面也能提高投资者的投资收益、减少投资风险。但是,现有关于股市联动性的研究容易忽视对联动性测度方法本身的思考,缺少对所选测度方法的适用性等问题的讨论,并且容易出现针对同一研究对象时不同的测度方法得到不同的结论的状况。因此,本文希望通过理论和实证相结合的手段,对当下主流的联动性测度方法进行研究和对比分析,旨在找到特定条件下更加合适的测度方法,从而使实证结果具有真正的参考价值。本文的研究思路如下:首先,对现有文献进行分析和提炼,归纳出使用频率最高的几种联动性测度方法。包括相关系数法、协整检验、VAR模型、Granger因果检验模型和ARCH模型系列。其次,对比分析这些联动性测度方法的前提条件、理论推导过程和适用范围等内容,重点考察各种测度方法之间的差异性。最后,基于2013年1月1日至2016年5月20日的日收盘数据,从四个不同的维度对中国大陆、日本、美国和中国香港等4个国家或地区主要股票市场之间的联动性进行实证分析。经过研究,本文得到以下结论:第一,不同的联动性测度方法适用于不同的研究目的。其中,协整检验适用于股市长期均衡效应的测量,VAR模型适用于股市短期冲击效应的测量,Granger因果检验适用于股市因果效应的测量,ARCH模型系列适用于股市波动传导效应的测量。第二,在不同的测量维度下,相同研究对象的联动性测度结果存在一定程度的差异。其中,上证综合指数和日经指数之间只具有长期均衡效应;上证综合指数和道琼斯工业指数之间具有长期均衡效应,且后者对前者既有单向的短期冲击效应和波动传导效应,也是前者的Granger原因;上证综合指数和恒生指数具有一定程度的双向Granger因果关系,且前者对后者有短期冲击效应,后者对前者有波动传导效应。