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我国金融市场一体化进程不断推进,联动性逐渐增强,而股票市场和基金市场作为我国金融市场中两个最重要的组成部分,对其价格间的动态相关性进行研究刻不容缓,这不仅有利于投资者进行资产的有效配置与风险管理,同时也对有关政府部门了解市场环境并制定政策有着非常重要的意义。本文主要对股票与基金市场间动态相关性进行三个方面的研究,一是利用同频数据对其动态相关性进行分析;二是利用混频数据提取长期与短期动态相关性,并研究宏观经济对长期动态相关性的影响;三是基于混频数据对其长期动态相关性进行预测。首先,本文基于同频数据,并利用DCC-GARCH模型计算得到股票与基金市场间的动态相关性,并应用于动态溢出效应的研究。研究发现两市场间的动态相关系数较高,波动范围在80%至90%间,且波动幅度较小,说明两个市场间联动性较强并且较为稳定。同时研究表明,股票市场与基金市场间互不存在显著的动态溢出效应。其次,本文基于混频数据研究宏观经济对股票与基金市场间的动态相关性的影响,首先通过DCC-MIDAS模型提取得到两市场间的长期以及短期动态相关系数。在此基础上,将宏观经济变量直接纳入DCC-MIDAS模型中,用于研究宏观经济对长期动态相关性的影响。实证结果表明,基于月度已实现波动率的DCC-MIDAS模型能够较好地提取股票与基金市场间的长期与短期动态相关性;并且居民价格消费指数、货币供应量增长率以及利率对于长期动态相关性的影响较为显著。最后,本文分别采用ADL-MIDAS模型与AR模型预测股票与基金市场间的长期动态相关性。ADL-MIDAS模型采用日度和月度的混频数据,AR模型采用月度数据。文章分别对两个模型进行样本外预测,采用均方预测误差的大小比较两模型的预测精度。实证结果表明,ADL-MIDAS模型的预测精度显著优于AR模型。并且采用ADL-MIDAS模型的Nowcasting思想对两市场间长期动态相关性进行预测,预测结果表明,采用Nowcasting预测后,长期动态相关性的预测值更加精确。