传统金融学主要倚重从上个层面到下个层面,侧重从整体把握市场。而复杂网络通过对复杂系统的抽象和描述,把复杂系统中的大量组成元当成系统的节点,各个节点之间的关系抽象为它们之间的边,从微观的角度来研究系统结构的拓扑特征,从而推出复杂系统整体的特性。中国证券市场是一个复杂的经济系统,利用复杂网络这一新颖角度来探讨中国的证券市场有很重要的实践意义。本文分别基于股票收益率波动相关性、换手率流动相关性,运用阈值法构建了我国沪深股票市场股票关联网络,研究网络的拓扑特征。并在本文第四章进行了中国证券市场中上证180股票池的仿真研究。本文为中国证券市场的理论研究和实际应用都提供了一个全新的视角。本文的主要工作内容如下：本文首先选取了2006年12月31日到2008年12月31日共488个交易日中上证180和深证100表征股票的日收益率和日换手率,分别以上证180和深证100的表征股票为节点,以股票收益率相关系数和换手率的相关系数为边构建复杂网络。实证研究表明：股票之间的波动性和流动性大多有相同变动趋势；在一定的阈值区间内,股票关联网络具有小世界特性,说明单个股票价格波动或流动性的增减,可以通过网络传播给其他股票,同时这种传播在集团内部更为容易；在特定阈值区间内,股票关联网络的度分布具有无标度性,说明我国股票市场中存在少量的具有较大市场影响能力的股票,它们对于网络的整体波动性(流动性)关联起着重要作用。实证研究结果对股票投资组合风险管理具有一定的指导意义。最后,本文构造了基于复杂网络的虚拟股市模型,并引入行为金融学的概念进行仿真,该模型对股市的调节作用可以成为政府借鉴的一种方法。