特质波动率用来衡量公司的特质风险,体现的是公司特有的,非系统性的风险。然而现有研究表明美股市场上公司特质波动率之间存在联动关系,这显然与特质波动率定义相违背。由于目前研究普遍将股票间的联动现象归因于公司间存在的网络关联,因此,人们自然的认为网络关联就是特质波动率联动背后的原因。但这只是人们的直观猜测,并未得到验证。因此,本文便对这一猜测进行检验,研究网络关联是否真的能解释特质波动率的联动现象。本文分三部分展开。首先,本文用2008年至2020年沪深300指数的成分股数据,从多个层面检验A股市场上特质波动率之间的联动现象是否存在。实证结果表明公司特质波动率之间的联动现象是普遍存在的,对每一家公司而言,市场上都存在另一家公司的特质波动率与其有很强的联动关系。接着,本文从空间、行业、收益和风险四个方面构造了公司间的网络关联结构,通过剔除各种网络效应,检验特质波动率的联动程度较未剔除前是否明显下降,以此考察网络关联是否为特质波动率联动的源头。结果表明不管剔除哪种网络效应,特质波动率的联动强度较未剔除前仅有轻微下降。这说明网络效应仅能解释很小一部分的联动现象,并不是联动现象产生的主要原因。本文对这一结论做了一系列的稳健性检验,结果均表明本文建立的各种网络结构确实存在于公司之间,但消除这种网络关联的影响后,特质波动率的联动现象仍显著存在。这一结论打破了人们的直观猜测,特质波动率联动背后的原因仍有待进一步探查。本文实证结果虽表明网络关联不是特质波动率联动的主要原因,但证明了特质波动率联动现象在A股市场是稳健存在的。这表明联动背后必然存在某种共同的驱动因素,这一共同驱动因素可能蕴含着能预测市场的额外信息。本文第三部分将横截面的平均特质波动率作为这一共同驱动因素的代表,在ICAPM理论框架下证实其能预测A股市场大约两个季度内的平均市场收益。