复杂网络理论是近几年新兴起来的研究热点,其应用性研究也具有广泛的领域,金融证券市场就是复杂网络的一个重要研究领域。始于2007年的美国次贷危机引发了国际性的金融危机,导致国际股市普遍暴跌,并且严重影响了实体经济的发展。为促进经济增长,包括中国在内的世界各国政府采取了不同的经济刺激措施,这使得股市在金融危机与经济刺激下变化无常。为了进一步研究国际金融危机的发生,并给投资者以具体的科学性的投资指导,在此,我们利用复杂网络的理论方法做了以下工作:1.当前有不少专家利用复杂网络来研究股市,但都是研究具体某一股市的内部结构或指数动力学,还没有人从国际角度出发,对国际股市间的关系进行研究。应该相信各国股市间是存在一定关系的。在国际金融危机发生的今天,本文以国际股市为研究对象,以各国股市为网络节点,通过各股市代表性指数波动的相关性,分别利用阈值法和MST算法,建立了各国股市之间的网络模型。通过分析所建网络的结构特征和抗毁性,并对网络进行社区划分,以从股市网络的角度来研究分析当前金融危机的爆发。通过对所建立的各股市间的三重最小生成树网络研究分析,并利用Matlab编程进行模拟仿真,发现该国际股市网络对随机攻击具有鲁棒性,对蓄意攻击则显示出脆弱性,且具有明显的社区结构。通过利用改进的GN算法对网络进行社区划分,发现国际股市网络中的社区结构与当前世界经济发展区域化特征相吻合。最后利用中心化指标对沪市在国际股市网络中所处的位置进行了分析,发现沪市与国际股市网络之间的相互影响力比较弱。2.在股市走向不确定性增强,投资股市风险增大的情况下,通过计算各股票价格波动的相关性,分别利用阈值法和MST算法建立了沪市股票间的网络模型。通过逐步提高阈值,发现网络最大连通子网的规模随阈值的提高而变小,组成网络的子网数目和孤立节点数目也随之增大。并挖掘出了股票网络的核心子网,为获得稳定收益,根据“不把鸡蛋放在一个篮子里”的分散风险的投资原理,给出投资者投资股市的具体建议。然后利用Matlab编程进行模拟仿真,通过对股票间的三重最小生成树网络进行抗毁性分析,发现沪市的股票网络对随机攻击具有鲁棒性,而对蓄意攻击显示出脆弱性。