随着经济全球化进程的加速,全球各金融市场间的空间交互作用和波动溢出变得愈加强烈和显著。深入分析各金融市场,尤其是各房地产市场间的依赖结构形式和异质性特征对金融专家、监管层和学者均有重要意义。鉴此,多市场间的依赖结构是什么,影响多市场间联动性的因素有哪些,以及如何刻画跨市场间的波动溢出特征并探究其蕴含的风险传染机制是当前学术界研究的热点和难点。本文在较为系统地梳理和归纳经典空间计量经济分析技术和多元GARCH模型在金融市场方面应用的文献的基础上,以多市场间的联动现象为出发点,提出两种新的有效融合空间计量模型和多元GARCH模型的途径,进而详细探讨两种融合模型的结构特征、参数平稳性条件和模型参数估计方法,并分别运用所提模型深入分析各房地产市场、各股票市场、各外汇市场以及跨市场间的波动溢出效应形式,进一步探究其蕴含的风险传染机制。首先,本文基于空间DCC-GARCH模型深入探讨了全球房地产市场间、全球股票市场间、全球外汇市场间以及跨市场间的价格联动性、波动溢出效应及蕴含的风险传染机制。研究发现各个国家的房地产市场间、股票市场间、外汇市场间以及跨市场间的动态条件相关性结构均具有时变特征。全球房地产市场、股票市场、外汇市场间以及跨市场间存在明显的波动溢出效应和风险传染,但各市场间的风险传染机制略有差异。另外,就研究区域而言,欧洲地区国家的金融市场彼此间的联动强度要强于亚太地区和拉美地区国家的金融市场彼此间的联动强度。其次,本文基于ARMA (1,1)-GJR-AGARCH (1,1)模型实证检验了2007-2009全球金融危机事件对全球房地产市场、股票市场和外汇市场间的依赖结构的影响。研究发现在全球金融危机阶段无论是房地产市场,股票市场还是外汇市场的波动强度均明显增大。房地产市场和股票市场中存在显著的“杠杆效应”,而外汇市场却不存在“杠杆效应”。再次,本文探讨了美元指数价格的波动对各国的房地产市场、股票市场和外汇市场的影响。实证结果表明,美元指数走强能够在一定程度上影响上述三个市场间的动态条件相关性结构。就房地产市场而言,美元指数走强会在一定程度上遏制亚太地区国家的房地产市场的价格的提升,但会在一定程度上拉升欧洲和拉美地区的国家的房地产市场价格。对股票市场而言,美元指数走强会促使各国的股票市场指数价格的走高,而欧洲和拉美地区国家的股票市场似乎与美元指数间的联动性更强。对外汇市场而言,美元指数与欧元、日元、英镑等成分股间的联动强度明显强于其与非成分股如人民币、港元和澳元间的联动强度。此外,本文考虑由两个资产所构成的最小方差策略和对冲策略,并采用样本内评估框架来评价策略的有效性。研究结果表明,两种投资组合策略均能够减小投资组合的策略方差,并且两种策略在金融危机阶段的策略方差要大于非危机时期的策略方差。相比传统模型而言,空间DCC-GARCH模型与传统模型的差异性并不明显。本文还发现最小方差策略更适用于房地产市场和混合资产的投资组合策略的构建；而对冲策略则更适用于股票市场和外汇市场中的资产最优配置。最后,本文将动态空间面板数据模型和多元GARCH模型加以融合,探讨了融合模型的平稳性条件及参数极大似然估计方法的实现方式,给出了设定空间权重矩阵的相关准则,实证分析了2005-2014年期间我国各区域住房市场间的价格联动与波动溢出效应问题。研究结果表明,地理位置相邻或者地理位置较远但经济发展状况相似的区域住房市场之间存在较强的联动性和波动溢出效应。基本面因素如人口、收入和国家宏观经济环境是决定区域住房市场价格的重要因素。在国务院历年颁布的房地产市场宏观调控政策中,仅有2006年5月颁布的“国六条”政策对住房市场回报和波动产生显著影响,而其他时期的宏观调控政策均未发现有显著影响。一线城市和二线城市之间的分化现象自2014年开始变得愈发明显。此外,我国各区域住房市场中存在较强的“杠杆效应”,其存在说明投资者对住房市场利空消息的反应程度要大于利好消息的反应程度。