股票市场一直是金融领域的一个研究重点,它同时也是一个国家国民经济运行状况的晴雨表。从复杂网络角度出发,构造股票网络研究股票市场的网络特性有助于理解股票市场中的各种金融现象和发展动力。然而选用不同构造方法得到股票网络结构也不同,这不利于从网络结构性质上解释一些金融现象。本文给出了3种构建网络模型的方法。在以沪深300样本为例的实证研究中发现MST网络模型和阈值网络模型都存在建网唯一性问题,而第三种建网模型森林网络能很好的解决唯一性问题。行业因素是投资者做出股市投资选择时的一个重要考虑因素。本文完善了通过网络结构性质构造的行业因素指标,并用其分析研究了不同网络模型下该指标的波动变化。森林网络下的行业因数指标能合理的反映不同行业受行业因素影响的强弱。实证研究发现,采矿业、金融业和房地产业内的股票受行业因素影响最强,部分行业在研究期内不受行业因素影响。对于显著受行业因素影响的行业,该行业指数的走势和行业因素指标RILY的走势存在着联系。