随着中国金融改革深化、国民金融知识水平和企业资本运作能力的提高，中国股票市场在国民经济中为企业提供募集资金通道、为投注者提供投资渠道的作用越来越显著，中国股票市场与实体经济的联系也越来越紧密。在此背景下，研究股票与股票之间的联系，一只或者一批股票对于其他股票的影响力，对于风险管理和证券投资无疑具有前瞻性意义。目前越来越多的学者在研究复杂网络在金融领域的应用，尤其是股票市场中的应用。但是，大部分学者将研究重点放在研究复杂网络的结构特点，却忽视了与实际情况结合的深入研究。本文正是在这种背景下进行了金融复杂网络的研究。　　本文用协整方法代替了大多数学者所用的相关系数方法，构建中国股票市场的有权、有向的金融复杂网络。网络开始于对167只股票中所有的股票对由 E-G协整检验第一步计算所得的协整系数矩阵。然后除去对角线元素和由E-G协整检验第二步计算所得并且大于0.05的p值所对应的协整系数，该矩阵正是金融复杂网络邻接矩阵的来源。　　本文运用了复杂网络中过滤信息的基本工具，例如门限协整网络和基于最大平面过滤图算法改进的协整平面网络。对门限协整网络的节点出度的分布进行了分析，验证其符合幂律分布。之后对协整平面网络进行分析，运用了PageRank算法建立了上市公司所对应股票的影响力排名，以及股票行业的影响力排名。得出结论如下：　　沪深300成分股票的167只股票中，电力行业的股票对167只股票具有较大影响力；影响力较大的股票，不一定是行业地位第一，但是一定是某行业中具有较大总资产，有较高盈利能力的股票；电力行业对其他股票的影响力，主要来自于电力行业和国民经济发展的紧密相关性。