股票市场时时刻刻变化的状态揭示了它与真实经济的联系更为深刻和紧密。单个行业的股票价格运动会快速波及和扩散到经济体内的其他行业，这是因为行业间存在着本质联系，各经济部门日益频繁的相互往来进一步促进了行业间的紧密关联性，近些年来互联网的迅速发展更加快了行业信息的传播速度，股票市场某一行业资产价格的动态变化对其他行业的波动溢出效应更为明显。当整体经济出现波动时，行业自身层面的冲击和宏观经济层面的冲击都会通过各种渠道和途径影响各行业，冲击大小和影响程度也会有显著差异。本文选取2013～2016年九类行业指数的日收益率数据作为主要研究对象，运用基于方差分解的网络结构思想来对我国股市行业间的关联度进行研究。　　本文介绍了向量自回归模型的相关理论，描述了方差分解的概念，同时还说明了行业标准分类方法。在实证部分，进行了数据平稳性检验、确定模型的滞后阶数、建立模型、广义方差分解等一系列操作，最后对结果进行静态关联度分析，主要得到的结论有:制造业和建筑业对系统内其他行业的风险溢出效应整体较显著;脆弱性最强的是采掘业，传染性最强的是制造业;行业的总体关联度水平较高，即行业间的风险贡献率水平整体较高。投资者在进行股票投资决策时，可以通过股票市场行业间的波动溢出效应来判断冲击传导的方向，以判断出其他行业的收益变化，从而进行有效的风险预防。