金融系统是一个复杂系统，传统的经济学对金融市场中越来越多的现象如市场过大的波动、收益率分布的“尖峰厚尾”、“羊群效应”等都无法给出合理的解释。这引起了不同学科研究者的关注，随着计算机科学的飞速发展，通过对金融市场进行建模与计算仿真来理解金融市场就成为该领域的重要研究方法之一。少数者博弈模型(MG，Minority Game)是当前比较热点的研究模型，它较为真实地模拟了金融市场参与者的心理、行为因素。而许多实证研究也表明金融市场具有复杂网络结构，可以用复杂网络的理论加以研究。本文在对少数者博弈模型、复杂网络理论以及金融市场的相关理论进行分析的基础上，提出了一个新的人工金融市场模型，该模型中的Agent通过信息共享形成网络，Agent采用少数者博弈模型来实现系统的演化。论文的具体工作如下：1、基于少数者博弈模型和复杂网络理论的人工金融市场模型的建立。该模型包括了Agent的建模(Agent的属性、策略库的选择)以及金融市场中的交易规则包括Agent的属性更新以及策略积分的更新等；此外，为了更好地描述金融市场，我们在模型中还采用了优先连接策略，即Agent优先与财富增长较快的Agent进行连接。2、利用该模型进行了计算机仿真实验，获得了价格序列、收益序列等仿真数据，并检验是否与金融市场中常见的现象比较与真实市场相吻合。3、对模型中Agent构成网络的连接度数分布加以分析，检验是否具有复杂网络的相关特征。仿真实验结果表明：价格和收益的大事件频发，收益率分布具有“尖峰厚尾”特征，这些均与真实金融市场一致；此外，Agent形成的网络具有无标度网络的特征，且随着初始网络连接概率增长，对应的Agent平均连接度数的增长速度先增加，达到峰值后减少。人工金融市场的研究是一项十分复杂的工程，需要考虑很多方面的因素和多学科的参与。我们提出的模型将网络结构加入模型，同时考虑了优先连接机制，这是对人工金融市场研究中的有益的探索。