A 股市场在疫情的冲击下,呈现出异常波动,政府部门就此制定了干预政策。本文通过实证分析,运用中断时间序列分析(ITSA)探究疫情对A股市场波动率的影响,并以“武汉封城”为例,量化分析重大政策性干预对该影响的对冲效应。在此基础上,本文基于大数据视角,收集经济政策不确定性指数,建立TVP-VAR模型探索性分析疫情对股市波动率的影响机制和传导路径。结果表明:深市对疫情冲击的耐受能力弱于上市,重大政策性干预的瞬时效应和持续效应更强,即在疫情防控取得成效后,我国二级市场存在“深强于沪”的现象。此外,疫情背景下,经济政策不确定性指数对波动率具有时变性的正向冲击,疫情舆情指数对波动率具有负向冲击。