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为研究新冠肺炎疫情对全球经济造成的影响,采用最小生成树法和阈值法相结合的方式构建了疫情爆发前、中国国内疫情爆发和全球疫情蔓延3个时期的全球重要股指的关联网络.通过比较3个阶段的网络拓扑结构、抗毁性和节点重要性,发现疫情使得全球股市之间的联动效应显著增强;全球股票关联网络具有明显的小世界特性,节点的介数服从幂律分布;网络攻击仿真实验中,蓄意攻击比随机攻击更具破坏性,且3个时期的全球股票网络的稳健性依次增强;疫情前后股票的重要性排序发生了明显的变化,中国内地和中国香港在此次疫情中率先遭受了巨大的冲击,但随后很快调整过来,欧美地区则在全球疫情加重后才受到波及.此外,将累积和控制图应用于股价的预警也得到了很好的效果.