目前,用复杂网络的理论来理解和解释证券市场中的各种现象已引起了国内外许多学者的研究兴趣。但应用复杂网络研究股票市场的成果大多是采用美国等成熟市场平稳时期的数据作为研究基础,对我国这样的新兴证券市场的研究还相对缺乏,尤其是金融危机下的特殊市场特征更是较少涉及。本文正是在这样的学术背景下,选取此次由2006年次贷危机演变而来的全球性金融危机这一特殊时期作为社会背景,利用复杂网络的理论和研究方法,由S&P 500成分股和沪深300成分股各自的股价关联性引入全连加权网络,进而利用最大生成树算法在保证连通性的前提下选取网络拓扑中最重要的边建立无权无向的相关性网络进行分析,揭示了金融危机下的特殊市场特征,使得我们对金融危机下证券网络的复杂性特征有更深入的了解。论文主要贡献如下：1.金融危机下S&P 500全连加权网络和沪深300全连加权网络表现出完全不同的现象：S&P 500证券网络权重分布呈现出几乎所有股票都是正相关的特殊形态,而且大多数股票的正相关性较强；IS值明显增大,且结点个数随IS值的分布失去单段幂律特性,前端结点在双对数坐标下呈直线上升状态,末端少数结点构成带有偏离的幂律曲线。而沪深300证券网络的权重分布在危机前后并没有太大变化,危机后的权重分布相对平滑；IS值在金融危机后出现了一定程度地减小,IS分布是由危机前的双段幂律变为危机后的单段幂律,与S&P500呈完全相反的变化态势。2.在金融危机的影响下,成熟市场及新兴市场所构成的无权无向证券网络都出现了拓扑结构上较大的变化,网络层次均变得紧凑,结点分布相对拥挤；度分布都出现了幂指数变大的现象；都涌现出了个别度值很大的Hub节点,而这些节点往往在金融危机前度值都较小。Hub节点度值变大可被认为是证券网络受到冲击的前兆。3.通过对危机前后两国股市无权无向网络最大社团的分析,我们发现S&P 500具有以行业聚类的特征,而沪深300社团中行业覆盖面较广一些有利害关系的产业出现在同一社团中。沪深300危机后的最大社团形态与S&P 500危机前最大社团形态较为相似,由此可以印证我国股市正在慢慢走向成熟。4.通过K-means算法进一步分析S&P 500和沪深300全连网络的社团结构,我们发现在金融危机下,S&P 500和沪深300全连网络社团结构均出现了社团重叠速度的加快和范围的扩大,我们可以由此推断社团重叠速度的加快和范围的扩大可以作为金融危机来临的前兆。