近年来,全球经济一体化进程不断加快,各国（地区）资本市场的关联日趋紧密。美国次贷危机引爆全球经济危机以及希腊债务危机演化成欧洲债务危机证明了全球范围内各国（地区）经济不是孤立发展,而是相互影响的。一国（地区）的股票市场作为反映其经济状况的“晴雨表”,不仅能够敏锐捕捉经济的瞬息万变,也对其它股票市场产生着波动溢出。特别是,新兴股票市场的不断开放,加强了成熟市场与新兴市场之间联动性。考虑到股票市场间联动性的灵活性与复杂性,本文结合随机矩阵理论与复杂网络理论,构建全球36个股票市场的相关系数网络,研究股票市场间动态联动性。首先,通过梳理相关文献,发现关于股票市场间联动性问题虽然已有较为丰富的研究成果,但迄今为止这些成果对股票市场间联动性的解释力度仍旧不够,鉴此本文从方法论的角度出发,围绕股票市场的相关系数处理问题展开理论分析。接着,运用最大滤镜平面图构建股票市场网络刻画股票市场间动态联动性。最后,收集样本数据进行实证分析并得出有效结论。研究表明,第一,股票市场网络具有小世界效应。第二,股票市场网络可以划分为6个社团,每个社团内的股票市场间具有较强联动性,俄罗斯股票市场、中国台湾股票市场、泰国股票市场、马来西亚股票市场、希腊股票市场和日本股票市场分别占据这6个社团的中心点位置,即社团内发生金融风险时,这6个股市最易受到风险感染。第三,法国股票市场、美国纽约股票市场、比利时股票市场和英国股票市场是股市网络中影响强度最大4个股票市场。也就是说,它们的波动对网络中其它股市产生较大影响。总之,金融全球化的作用下各国（地区）股票市场相互影响相互制约。研究全球范围内股票市场的动态联动性,不仅有利于风险管理部门适时有效的调控金融风险在股票市场间的传染溢出,也作用于投资者在全球股票市场间的投资组合选择。