当今世界万物互联、纷繁复杂。历经探索,人们逐渐认识到复杂网络是洞察世界的有力工具:通过将事件抽象化为网络节点、将事物间彼此关联关系映射为网络边,得到描述某一特定系统的网络,即可帮助人们理解该特定系统背后蕴藏的自然或社会问题。以金融领域为例:在过去的数十年里,已经有许多学者尝试将复杂网络引入其金融问题研究中,构建金融网络并对网络开展分析,更全面地理解金融系统中已存在的现象,并从中探讨系统内个体乃至整个系统的未来演变趋势。目前而言,利用金融市场原始数据构建金融网络已经被广泛实践,但这类方法不论从构建数据搜集还是网络分析思路上都存在一定的局限性;与此同时,利用以新闻文本为代表的另类数据,不仅涌现出更多的金融网络构建和分析思路,同时也吸引到更多来自金融领域之外的研究者关注金融网络研究课题。但是这类网络的构建方法往往受限于数据搜集渠道和问题探讨的落脚点,而在不同语言、社会等环境中缺乏可移植性;对于这类网络构建方法的有效性,不论是定性还是定量视角,其分析形式都有待进一步的讨论。针对以上问题,本文从以下三个方面开展工作:(1)借鉴双层事件关联网络的构建思路,以文本挖掘中“共现分析”思路作为网络构建的切入点,以中文语境为例,建立起一套基于事件关联挖掘的金融网络构建方法。本文方法与现有类似方法的最大不同在于,当使用以新闻文本为代表的另类数据构建金融网络时,在获取事件关联关系过程中避免了对语义知识库的依赖。(2)利用搜集的财经新闻数据,运用上述网络构建方法构建实际金融网络,并从中分析影响网络拓扑特征、事理解释的变量因素:通过调节相似度阈值参数,改变生成网络的形态,基于数个特定的拓扑指标,分析网络的拓扑结构变化以其背后的逻辑;同时,选取网络中的代表性路径,结合金融专业基本知识,以直观形式定性探讨了金融网络构建结果的有效性。(3)参考现有“根据股票间关联性预测某指定股票价格变化趋势”的研究思路,设计一套对事件关联网络构建有效性评估的定量分析方法。基于已构建的金融网络,先映射得到金融实体关联网络,利用金融实体间的关联关系,再以股票价格预测为切入点,根据某只股票的关联股票行情,预测该只股票行情的趋势结果,并以现有类似研究为参照,将依现有方法得到的结果与本方法得到的结果进行对比。实验表明,相比于现有获取金融实体关联关系的方法,在更强调实体关联关系可靠性的前提下,基于事件关联获取的金融实体关联可更好地发现股票价格变化趋势,即从定量层面证实了所构建金融事件关联网络有效性。通过本研究工作,丰富了基于另类数据构建金融网络方法,并利用其为金融网络研究提供新的分析视角,为金融领域决策支持系统的构建提供新的思路。