在全球化和金融自由化的背景下,金融市场呈现出关联性越来越高、牵一发而动全身的趋势,并且随着金融子行业混业经营程度不断提升,金融机构之间的联系日益紧密,这种外溢效应会在金融市场中传播和扩散,最终造成系统性、全局性冲击。由于这种日益紧密的联系伴随着金融市场传染的复杂性,近年来利用复杂网络建模的方法应运而生,为解决金融市场复杂性问题提供了一种全新的研究思路。本文将以复杂网络方法为基础对金融市场联动性和金融风险传染进行研究。首先,本文基于我国金融行业的时间序列数据,结合相关系数法和格兰杰因果关系法,进而利用阈值法确定适当的阈值来构建金融风险传染网络,作为后续联动性和风险传染研究的基础。接下来,从静态和动态两个角度分析金融市场联动性:静态方面,分析网络的无标度特性、小世界性质,并以三个中心性指标为风险传染的三种衡量标准,对金融风险传染网络中不同金融子行业的特定节点进行分析,识别在风险联动中的重要机构;动态方面,利用DCC-MGARCH模型对行业动态条件相关系数进行分析。最后,从不同的传染源、治愈率、免疫失效率三个角度对现实金融网络进行SIRS传染病模型模拟,相应地提出金融风险管理的措施建议,为我国金融监管部门的风险监管和控制提供理论支持。通过联动性和风险传染研究,主要结论有:1)所构建的风险传染网络具有无标度特性和小世界性质,但小世界性质只有在危机蔓延时才会出现,特别地,2020年疫情爆发期间小世界性质明显,表现为聚类系数急剧上升,平均路径长度跌至近十年来最低点;2)中心性指标分析中,发现证券类机构是主要的风险驱动机构,并且作为风险传染的中介作用也最强,一些股份制银行和地方银行是主要的风险接收机构,大型金融机构兼具风险传染和接收的作用,最后识别出了各金融子行业综合风险传染能力最高的机构;3)动态联动性方面,银行业和保险业在近十年基本上保持联动性最强且最稳定,2015年股灾和2020年疫情期间的金融市场联动性在所构建的网络中得到较好的表征,其中疫情对金融市场的冲击表现为短暂性;4)在金融风险SIRS传染分析中,发现证券机构作为传染源时风险传播速度最快,多元金融机构最慢,但最终传染状态相同,对于风险传染的控制,提高治愈率和降低免疫失效率都能有效控制风险在市场中传播蔓延,具体来说,提高治愈率对以证券机构为传染源的风险传染控制效果最好,降低免疫失效率一开始成效很小,但长期效果比提高治愈率显著。