本文采用多元GARCH模型，从实体经济和虚拟经济实证研究中美经济关联性。我们发现中美实体经济既“挂钩”，又“脱钩”。一方面，从总体趋势而言，两国实体经济的关联越来越紧密。另一方面，两国实体经济并不总是那么紧密，经济运行的风险会促使两国加深两国经济的联系。在投资、物价、贸易、就业等方面，出口是导致中美两国实体经济出现“挂钩”趋势的主要因素。中美虚拟经济方面不仅没有“脱钩”，而且长期看越来越紧密的趋势明显。

本文采用多元GARCH模型对次贷危机以来美国股市和我国房地产市场的波动溢出效应进行了实证检验，结果显示美国股市对我国房地产市场存在显著的波动溢出效应。这表明次贷危机引发的美国股市震荡和经济衰退等外部冲击，通过一系列的信息传导对现阶段我国房地产市场的调整产生了影响。对此，本文提出相关政策建议。

本文采用多元GARCH类中的BEKK模型分析沪深300指数与上证指数、金融指数间的时变相关关系和波动溢出关系。模型显示沪深300指数与上证指数、金融指数间都存在双向波动溢出关系。其中沪深300指数与上证指数保持很高且稳定的时变相关关系，沪深300指数与金融指数间的长期时变相关关系较高，但短期内并不稳定。

本文基于多元GARCH模型中的三元对角BEKK模型分析了沪市基金与股票和国债的波动相关性以及深市基金与股票和国债的波动相关性，并通过失败检验法得出波动相关的具体数值。研究认为：沪深两市基金市场与股票市场和国债市场都具有显著的时变方差特征和波动持久性；上证基金市场与上证股票市场存在30%左右的正向波动相关度，而深证基金市场与深证股票市场的正向波动相关性很小；两市基金市场都与国债市场存在较大的负向波动相关性，波动表现出明显的非对称效应。

本文以行业板块指数为研究对象，运用系统聚类分析方法将在我国A股市场交易的25个行业板块归为12个大类，在此基础上运用多元GARCH 模型研究不同板块之间存在的波动溢出和信息传递关系，以描述和解释行业板块轮动特征，分析认为行业特征及行业相关性是板块轮动的基础，而投资者预期的改变则是轮动的主要因素，而利用轮动特征可构建有效投资组合。