20世纪80年代以来,研究学者发现金融市场中存在很多与传统金融理论——有效市场理论不相符的“异常现象”,包括元月效应、季节效应等。为了探求其原因,研究人员将非线性分析,动力系统,混沌和分形等研究自然科学的研究方法应用于证券市场,并借助于复杂系统研究工具建立了许多模型。本文利用意见扩散模型——Sznajd模型描述股票市场中市场交易者之间的微观关系,建立了基于个体的金融资产(股票)价格形成模型。模型中个体的决策受自身意愿和周围邻居决策的共同影响,价格形成和演化过程参照实际股票市场中的价格形成过程,即做出买卖决策,报出买卖价格,实现买卖交易,最后产生市场价格。在适当的初始条件和参数空间中进行计算机模拟,并对模拟结果进行数值分析。结果显示模拟的价格曲线和收益率曲线的一些特征具有金融资产波动的典型统计特性,如长记忆性,尖峰厚尾特性等,与现实市场中的实证研究结果基本相符,因此,认为本文建立的股票市场价格模拟模型在某些方面抓住了实际市场的属性。对模型中参数作用进行了敏感度分析,重点阐述了投资者意愿和逆反作用两个因素对金融资产价格的影响。最后,简单分析了市场中理性人和跟随者同时存在时候金融资产的宏观表现。