本文所构建的基于双线性资金有效传染率的证券市场资金流动模型,是在行为金融学的理论背景下,假设股市中投资者决策行为受情绪感染和行为传染等因素影响的基础上,结合动力学的知识建立微分方程组模型,来研究中国证券市场资金流动的规律和特点。首先,我们运用Liapunov函数定理和LaSaalle不变性原理证明本文中动力系统微分方程模型平衡点的局部和全局渐近稳定性;然后利用CSAD法实证检验股市中投资者之间的行为传染效应;接着从无风险利率入手,分析模型中的两个主要参数——资金有效传染率β与资金移除率γ对系统资金整体流动的影响;最后利用BP神经网络算法反演出该动力系统模型的参数值。我们得出的结论是:中国证券市场对应资金流动模型中存在阈值平衡点的一类情况(θ>1),且存在局部和全局平衡点。中国证券市场存在明显的投资者之间的行为传染,这为我们的接下来的参数数值模拟研究提供了依据。研究发现,β=0.06是一个特殊值,应当引起关注。研究还发现,在市场正常波动的情况下,γ的取值区间是(0.005,0.0148);此外,对参数反演的结果表明,模型中的入市资金I的实际值与拟合值之间的误差基本在(0.01,0.03)内,这更进一步地说明了 BP神经网络反演算法具有一定的可行性。