股票市场上不同股票的价格波动相互影响,由此而得出的股票间相关系数矩阵已经被广泛的用来对股票相互作用关系进行定量分析。特别引人注目的是,Mantegna(1999)从经济物理学的角度提出了由相关系数矩阵提取的最小生成树(Minimal Spanning Tree,MST)网络来研究股票结构的方法,并且该网络的稳定性及其在一定程度上反映股票板块分类信息的能力等相继得到了进一步的论证。在近几年的研究中,最小生成树网络的宏观拓扑性质以及其分形特征得到了广泛的关注。但是在相关性网络所特有的微观层面,单个股票节点度的形成及其影响因素一直未经深入探讨。本文对基于MST的股票网络所进行的度分析及股票节点度的影响因素分析在此方面做出了一定的贡献。文章指出该股票网络具有一定的稳定性,这一点主要体现在关键性节点的稳定性方面。而且上市公司的市场价值可以作为股票节点度的影响因素之一,即流通市值较大的股票往往就是节点度较高的股票。以上结论为我们建立股票网络价格波动传播模型提供了一定的理论基础。MST网络可以较好的提取股票网络的相关信息,但是该网络对股票价格波动的传播有着怎样的影响一直未曾得到有效的关注。本文在此方向进行了探索,并指出网络中股票节点的个数越多,网络根节点的微小扰动越容易在整个网络中得到放大。该结论一方面可以作为对MST网络提取信息的有效性加以验证的理论基础,另一方面,也为我们进一步认识股票价格的波动传播提供了一个新的视角。