摘要：運用Granovet t er的集體行動理論和經典閾值模型,在研究股票市場中投資者行動特征基礎上,增設復雜網絡和異步時間構建拓展閾值模型,通過計算機仿真,研究股市風險在復雜網絡下的動態擴散。研究發現:(1)風險閾值特征值激活時,不管網絡結構如何,均發生股市災害。(2)投資者集體規模的擴大,推高了股災激活閾值,有助于降低股災發生的風險。(3)風險波動呈現區間效應,當投資偏好異質性高度趨同或趨異時,在復雜網絡下,風險擴散可能性更小,速度更慢,原因是復雜網絡容易促成趨勢的更高度一致或更高度離散,從而降低整體系統風險。但正常證券市場中,投資偏好異質性處于中間狀態,復雜網絡的信息傳播促使風險擴散速度更快,風險更高,范圍更廣。因此,借助"互聯網熟人社會"復雜網絡力量,促成更高度一致或高度離散的決策行為,有助于降低金融系統整體風險。這對投資者和金融系統監管都具有一定的啟示作用。