【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。