在“分位数回归技术”(Quantile Regression Technique)的理论框架下，围绕“证券市场稳定性”(Market Stability)的主题，本研究的主要内容包括以下三个方面:　　一、“证券市场稳定性”定义的新提法.　　注意到，目前无论是在学术界还是在实务界，关于“证券市场稳定性”，或者更宽泛地说是“金融稳定性”(Financial Stability)的概念及范畴始终没有得到普遍接受的一致性说法。因此，在已有研究的基础上，本研究首先从收益波动率的视角提出了一个便于理解也便于量化考察的“证券市场稳定性”的定义。　　二、“证券市场稳定性”检验方法的设计.　　以上述定义做为证券市场稳定性的判断原则，本研究提出了“证券市场稳定性”的检验方法:基于分位数回归法，本研究以市场的收益波动率来表现市场变化的情况，进而提出了“证券市场稳定性检验模型”(Market Stability Test Model)，并且该模型还通过了敏感性检验，确保选取不同的变量不会对模型的检验结果造成显著的影响。此外“杠杆效应”(Leverage Effect)在该模型中更为充分地体现出来，本研究不仅讨论了以往研究中广泛受到关注的“利空”消息(bear)，同时也考虑了“利好”消息(bull)，这是本研究显著区别于传统做法的地方。实证的部分以中国A股市场做为考察对象，检验结果显示:2003年以来，中国A股市场在不稳定状态与稳定状态间经历了几次转变，由此证实了2007年爆发的次贷危机以及之后中国政府采取的“一揽子”计划给中国A股市场带来实质性影响。　　三、对证券市场不稳定因素的探讨.　　易知，不稳定性的主要表现是对系统性冲击的反映在尾部被放大的效应，针对这种尾部相关性，本研究引入了一种目前国内研究者极少使用的概念——“极值联动效应”(Coexceedent Effect)及其量化表达形式“联动极值”(Coexceedence)进行刻画。　　笔者认为极值联动效应主要受到:金融危机冲击、短期流动性的非对称冲击、异质性信息冲击、以及联动极值的持续性冲击这四个方面因素的影响。鉴于此，本研究提出了“非对称联动极值量化模型”(Asymmetric Quantile Coexceedence Model)，反映出上述四方面因素对联动极值的动态影响。而通过对中国A股市场与宏观市场间极值联动效应的实证分析，我们发现:各因素产生的影响并非是线性的，随着极值联动程度的加剧，其影响程度也在不断加深。