本文利用传染病模型为理论工具,研究了中国证券市场的资金传染模型,将双时滞的传染病模型与行为金融有机的结合,分析了中国证券市场(深市和沪市)资金传染流动的宏观规律和法则。首先运用Liapunov函数证明了本文所构建的传染模型的局部和全局渐近稳定性;其次利用CSAD检验中国证券市场的羊群效应;然后从无风险利率入手,分析中国证券市场资金传染模型的各个参数;最后利用贝叶斯人工神经网络算法反演求出传染模型的参数值。其结论是,中国证券市场对应传染病模型中存在地方病平衡点(??1)的一类情况,且存在局部和全局平衡点。基于中国证券市场存在明显的羊群效应,为我们进一步研究资金传染行为提供了佐证,研究发现,当资金有效传染率(λ)等于0.08为一个特殊的经济节点,其值正好对应中国证券市场资金饱和度(i=15%);研究还发现,在市场正常波动的情形下,资金移除率(?)的取值范围是(0.005,0.03);此外,对时滞项的分析表明,第一时滞项对传染模型平衡点的稳定性贡献较大,故可政策性的调控第一时滞项大小,改变系统稳定点的属性,促进经济增长。参数反演算法的结果与上述仿真结果基本一致,说明贝叶斯神经网络在参数反演算法的应用上具有一定的可行性。