上世纪90年代以来,在金融自由化的背景下,国际资本流动限制的放宽、金融衍生品的创新以及互联网金融的兴起等,促使金融市场的参与主体多样化,各主体间的关联形式复杂化,金融体系在时间和空间上都逐渐演变为一个多重交织的复杂系统。而现代金融系统的非线性、动态性和多重性令传统金融学理论的线性单一假设在实际应用方面困难重重。在2007-2009年的全球金融危机之后,金融全球化加强了人们对系统性风险的防范,金融监管的重心从微观审慎监管向宏观审慎监管转移。近年来,党的十九大明确要求“健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的低线”,2018年货政报告中也提出货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架,风险监管问题的升级需要新的工具对现代经济金融系统进一步地识别和度量,从而合理有效地进行金融管控。网络结构是决定许多社会经济关系结果的重要因素之一,也是网络中微观主体信息交换的基础。在较早的时候,Boss等（2004）运用复杂网络中的网络密度、平均路径长度、度分布与聚集系数等指标描述了网络结构特征。许多研究发现银行间网络都具有无标度的特征,如欧洲银行隔夜拆借市场网络（Gabrieli,2011）、美国银行间债务网络（Soramaki等,2006）、日本（Inaoka等,2014）以及中国的银行间市场网络（范小云,2012）。Allen等（2000）发现分散风险和增加关联度可以有效地降低系统性风险。从已有的文献研究成果来看,学者对金融静态网络的拓扑性质以及网络结构对系统性风险传染影响的研究颇为丰富,但是关于金融动态网络在时间上的演变规律却研究较少,动态网络的建模也没有一个统一的框架。本研究结合我国经济金融运行现状,对我国金融网络的动态演变机制做出一定的探究。在探究过程中将总问题剖分为以下几个子问题,一是如何利用金融数据来构建我国金融系统的动态网络,二是我国金融动态网络的结构性质是什么,其中不仅针对微观和同期的结构特点,也包含宏观和长期的结构演化,三是金融动态网络的结构特征或受哪些因素影响,四是如何构建随机仿真模型以期能够较好地复现已观测到的我国金融动态网络的演变机制。本文在基于复杂网络的方法和视角下,对我国金融动态网络进行刻画和度量,并针对上述问题进行回答。本文的工作不仅在理论上补充了有关动态金融网络的相关研究,对复杂网络理论的拓展运用进行了探讨,还对我国系统性重要金融机构的识别和系统性风险的动态监管与防范具有重要意义。本文基于扩展形式的格兰杰因果检验模型构建了金融系统内部的关联网络,同时以窗口滚动的方式生成了长时期的金融网络动态图。本文合理运用一般复杂网络中的网络拓扑指标,对金融网络的结构特征进行捕捉,不仅在微观上对出入度、平均路径长度和聚集系数等指标进行汇总分析,也对金融网络的整体规模和动态边分布的演变规律进行研究。同时,从金融主体交互关联的驱动因素出发,探讨宏观经济、货币政策和企业特征三个方面对网络结构的影响成因。最后,在随机图生成框架下选用扩展的动态适应度模型,对我国金融动态网络进行仿真模拟分析,通过图表等方式呈现科学可靠的研究结果。本文一共划分为五章,第一章为绪论,具体分为研究背景、研究意义、研究内容、研究方法和研究创新共5点。第二章为文献综述,从金融网络的构建方法、结构特征、形成路径、演化机制和在风险传染方面的应用研究5个方面,对各个子领域的研究现状和主要结论进行简单的阐述。第三章为研究设计,首先详细介绍了本文如何基于扩展的格兰杰因果检验模型和Lasso估计方法来构建金融动态网络,其次从截面维度提出了节点中心性的多指标度量和5个不同含义的结构特征,从时间维度提出了3类待验证的动态拟合关系。同时,以随即图框架下的动态适应度模型为基础,详细给出了金融网络内生形成机制的动态更新过程,并以网络结构的相似程度作为参数选择的目标函数。最后,根据金融机构之间的交互作用机理,详细阐述了宏观经济、货币政策和企业特征三个方面的代理变量选择,探讨不同的企业资本结构、规模和政策工具等因素对金融网络结构的影响。第四章为实证分析。本文选取我国33家金融机构从2008年1月1日-2019年12月31日的日收益率数据,以及2009年第1季度至2019年第四季度的财务报表数据进行实证分析。首先基于第三章的研究设计,从金融机构的日收益率数据中提取共2669天的动态金融网络,并主要分析了度与度分布、平均路径长度和聚集系数3个方面的拓扑特征,结合金融网络的现实意义对我国金融网络演变的潜在规律进行阐述。其次,基于全样本时期网络图对规模演变函数和动态边分布进行非线性参数拟合,发现幂律分布和韦布尔分布分别与两种不同的边动态统计量匹配程度较高,并与仿真模拟网络图进行结果比对。最后,使用面板回归模型对不同的金融网络潜在影响因素进行分析探讨,并将样本分为银行与非银行部门进行对比分析。第五章为全文总结,其中包含了对研究内容的总结、对监管当局的政策建议和今后的研究展望。本研究的主要结论有:（1）综合多个节点中心性指标分析结果,从空间上看我国金融系统中的重要金融机构从非银行部门转移到银行部门,从时间上看两部门在金融网络中的结构差异长期存在但却在逐年缩小。（2）无论是入度网络还是出度网络,我国金融系统都呈现了长期稳定的无标度特征,金融机构之间具有“择优”连接能力,同时出入度水平会随着金融网络演化而产生巨大转变,两者的高度非对称性体现了金融节点在网络中的主要功能难以转变。（3）本文所构建的金融网络不具备典型的小世界网络特征,平均路径长度和聚集系数双低且波动大,在整个市场发生大涨或大跌时,金融系统内部的关联性水平显著增强,金融机构之间的三角形抱团现象增多。（4）金融网络的规模受到超线性函数关系制约,动态边的两类统计特性均具有长尾分布特征,体现出金融机构之间的关联性具有短期连接倾向。（5）宏观经济状况、企业特征和货币政策均对金融网络的结构产生一定的影响,经济增速和通胀下行的衰退阶段金融网络内部关联性增强,金融风险加速积聚。（6）银行和非银行部门的结构特点受企业特征和货币政策的影响机制不同,杠杆率显著影响银行部门而资产规模对非银行部门更敏感,并且非银行部门的关联性水平主要受价格型工具控制而非数量型工具。相比于现有的文献,本研究的主要创新点主要体现在以下三个方面:（1）本文在借鉴Billio等（2012）运用配对格兰杰因果检验模型构建金融关联网络基础上,使用扩展模型和Lasso方法有效地捕捉金融网络中存在的主要关联边,相比于原研究这样的做法能够简化金融网络和捕捉重要性机构的溢出效应,网络结构的演变规律更易于辨析,为后续的深入分析做铺垫。（2）现存的诸多文献仅考虑到静态或局部的结构特征,本文对我国金融网络的动态演变性质进行多维度剖析,不仅从截面维度,概括了节点个体的局部性到网络的整体性,也立足于时间维度,探讨了网络中宏观和微观相耦合的稳定函数关系。（3）在我国金融体系内银行部门一直处于主导地位,银行与非银行之间的业务模式和监管要求也均不一样,因此本文将金融机构分为了银行和非银行金融机构两部门进行研究。通过这种划分能够有效地对两部门的拓扑结构进行区别以及判断出的潜在驱动因素对各部门网络结构的作用机制,为监管当局的政策制定提供一定的理论借鉴。由于研究水平和个人能力的限制,本文还存在一部分不足之处:（1）格兰杰因果检验本身对滞后期是比较敏感,而且其经济意义不明显,以这种方法为基础提取我国的金融网络在一定程度上存在偏差。（2）本文没有对动态网络模型的参数检验进行完整的数学证明,仅是依靠计算机重复模拟进行合理的参数选择,最优值的选择或存在争议的地方。在进一步的研究方向中,可不再基于格兰杰因果检验模型,而是从非线性的状态转移概率中提取有效的信息。其次,在更深入的研究中本人认为可以根据模型参数的联合概率分布进行统计上的最大似然检验,这使得模型有严格的数学证明支撑,但需要对模型的参数分布进行科学地假设与证明。