从世界第二次大战以来,石油就占据了第一能源的位置,伴随着经济的进一步发展,石油价格的波动对世界经济的影响可谓是牵一发而动全身。在过去的这几年间,我国对石油的使用量越来越大,石油的对外依存度也呈逐年上升的趋势,2015年对外依存度首次超过60%。当前,中国已成为世界第一大石油消耗国以及第二大原油进口国。除此之外,原油市场中融合了更多的行业,加强了原油的金融特征。决定油价变动的因素不只是原油的供求关系,原油的金融属性使其对资本市场的探究也有着十分重大的影响。除此之外,股市作为宏观经济的晴雨表、风向标,国际能源价格势必会影响股价。与此同时,人们对将来宏观经济的预期能够在成熟有效的股票市场中有所反映,股市价格对国际能源价格也有一定的先导作用。结合以上几个客观事实及能源与我国股票市场存在的问题,本文通过利用高频数据所包含的信息,采用双幂变差、Minimum RV的非参数方法,分别提取出已实现波动率中的跳跃成分。在对本文所利用的高频数据进行基本的统计检验、平稳性检验等基础上,运用门限自回归(TAR)模型,对国际原油价格与中国股市之间的跳跃风险传导进行了分析,并提出相关建议。实证发现,在识别跳跃方面,MinRV方法相比双幂变差而言的确有一定的优势。另外,国际原油价格与中国股市之间的跳跃风险传导是双向的,但是这种双向传导效应又不是实时存在的,而是有一定的条件,即只有在特定的门限状态下才会产生影响。另外,本文创新点主要有:一,研究内容上,虽有较多国内学者研究过中国股市的跳跃行为,而且在国际石油价格的波动对中国股票市场的影响方面也有涉及,但是很少考虑中国股票市场跳跃与国际石油市场跳跃的风险传染机制,引入跳跃波动成分更有助于波动率的度量及预测。二,研究方法上,大部分的国内外学者在研究国际油价与股票价格关联性时运用的方法大多是基于向量自回归模型或向量误差修正模型的线性格兰杰检验、方差分解或者脉冲响应函数,这些方法都有个基本的前提假设——国际原油价格对股价的影响是线性的。这些研究的局限性是显而易见的,十分缺乏说明国际原油价格与股价之间的非线性关系的研究。本文创新性的采用非线性时间序列模型——门限自回归模型,该模型则能够较好的研究国际原油价格与股票价格之间的非线性关系。