关键词：markov 混合高斯分布 贝叶斯 mcmc 

摘要：以SHIBOR（上海银行间同业拆借利率）市场利率为数据样本，构建了带有混合高斯分布的Markov状态转换GARCH（1，1）模型，分析表明我国SHIBOR市场利率变动的时间序列具有尖峰、后尾和波动聚集等现象。对比普通的GARCH（1，1）模型、Markov状态转换GARCH（1，1）模型和带混合高斯分布的Markov状态转换GARCH（1，1）模型的贝叶斯后验参数估计值发现，第三种模型对我国SHIBOR市场利率波动的拟合效果最好，普通GARCH（1，1）模型的拟合效果最差。研究说明我国SHOBOR市场发展正在逐步健全起来。

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