经济全球化、金融市场一体化的发展提升了全球资产的配置效率，加大了金融市场之间的相互联系，但同时也给风险进行跨市场传播创造了机会，致使市场间产生风险溢出效应，增加了金融系统的脆弱性。由美国“次贷危机”而引发的全球金融危机就是明显的例证，其影响之深至今仍令人记忆犹新。由此可见，在全球金融市场联系如此紧密的今天，仅仅控制单个金融机构、单个金融市场的风险是远远不够的。单个金融市场或金融机构发生的风险损失事件往往会通过多个渠道和多种形式迅速扩散到整个金融市场，并由风险溢出效应引发系统性风险。特别是在证券市场之间，这种风险传递的影响可能会更大。所以，正确识别金融风险，研究市场间的风险传导机制，及时、准确监测和度量风险，并采取措施防范和化解风险具有重要的理论意义和现实意义，同时也是一个急需解决的重要课题。而且，我国经济目前正处于全面深化改革、调结构、稳增长时期，各金融市场尤其是证券市场在发展过程中必须要保持平稳运行。因此，衡量证券市场风险的重点也必须逐步转移到系统性风险测量及风险溢出效应上来。这不仅有助于金融市场监管部门理清金融风险的跨市场传导机制，从而为实施审慎监管，遏制金融风险的扩散和蔓延提供决策依据。而且也有助于投资者了解风险在市场间的传递路径，从而合理地确定投资的风险水平和溢价水平，确保将损失降到最低。但是，纵观国内外研究现状，现有文献通常只研究单个金融市场的风险或者是研究单一金融市场对另一个金融市场是否存在风险溢出效应，而对风险溢出效应的强度则涉及较少。基于此，本文构建了4种不同的测度模型分别用于度量沪深主板之间、中小板与创业板之间以及股票市场与ETF基金市场之间的风险溢出效应。　　首先，文章研究了沪深主板市场之间的风险溢出效应。现有文献大都集中于研究沪深股市之间的相关性以及两市场之间是否存在风险溢出效应，而对于沪深股市之间风险溢出效应强度的度量却涉及较少。因此，针对上述情况，本文首先构建了Copula-SVt模型用于对沪深股指收益率进行波动建模，然后采用CoVaR函数分析了沪深股市间信息传递与风险传导方向，度量了两市场间的风险溢出强度。实证结果显示，沪深主板市场之间存在不对称的风险溢出效应，且上海股票市场向深证股票市场的风险溢出强度要大于深证股票市场向上海股票市场的风险溢出强度。　　其次，文章研究了中小板与创业板之间风险溢出效应。为了理清中小板与创业板市场间的风险的传导路径和方向，进而掌握信息在市场间的传递模式，本文构建了Copula-SV-Mt-CoVaR模型度量我国中小板与创业板之间的风险溢出效应。研究结果表明，中小板与创业板之间也存在不对称的双向风险溢出效应，中小板对创业板的风险溢出效应为26.2387％，强于创业板对中小板的风险溢出效应7.3888%。这一研究结果表明，中小板与创业板之间存在信息流动、交流，且中小板市场对创业板市场的信息流动量要大于创业板市场对中小板市场的信息流动量。　　再次，文章研究了中小板与创业板之间的极值风险溢出效应。为了更加全面地认识中小板与创业板之间的联动关系和风险传导机制，本文利用Copula-ASV-EVT模型结合CoVaR方法对我国创业板与中小板之间的极值风险溢出效应进行研究，分析了中小板与创业板之间的信息传递与风险传导方向，度量了中小板与创业板之间的极值风险溢出强度。研究结果表明，中小板与创业板之间存在不对称的双向极值风险溢出效应，中小板对创业板的极值风险溢出效应为58.63%，强于创业板对中小板的极值风险溢出效应33.05%。而且，中小板与创业板之间的极值风险溢出强度要强于常态下两市场之间的风险溢出强度。　　最后，文章构建了单因子MSV-CoVaR模型用于度量ETF市场和股票市场之间的风险溢出效应。单因子MSV-CoVaR模型不需要使用连接函数也能测度市场间以及机构间的风险溢出强度。研究结果表明，股票市场与ETF基金市场之间存在不对称双向风险溢出效应，且股票市场对ETF基金市场的风险溢出效应要强于ETF基金市场向股票市场的风险溢出效应。原因在于ETF基金成分股来源于股票市场，但是成分股的数量和种类又少于股票市场的股票种类和数量。