金融市场中的各个变量（如股票的价格、各种利率等等）的变化规律一直为人们所高度关注。为了描述金融市场中各种变量的运动规律，学者们建立了各种各样的金融模型。Cox-Ingersoll-Ross模型就是其中之一，它在描述利率变化规律中取得一定的成效。金融模型在描述金融变量的运动规律中发挥着重要作用，而对金融模型的参数估计也是一个重要课题。参数估计有很多种方法，而贝叶斯估计就是其中之一。在贝叶斯参数估计中，参数被看做随机变量，而这种估计实际上就是用参数在已有数据前提下的条件分布的某种性质对参数进行估计。利用选取的先验分布和计算得到的似然函数，可以得到参数的后验分布。在贝叶斯估计中，参数的后验分布的期望往往被用来估计参数。但在实际中，即使知道了参数的后验分布，期望的计算也可能很困难，这种情况下，可以利用蒙特卡洛模拟方法从后验分布中抽样，用样本的平均值作为后验分布均值的估计，继而估计参数。然而，在一些实际问题中，可能后验分布的完全形式也无法轻易得到，或者即使得到了后验分布的具体形式，用传统的蒙特卡洛模拟方法也难于直接从中抽样。这个时候，马尔可夫链蒙特卡洛方法就有了它的用武之地。马尔可夫链蒙特卡洛方法利用了非周期的不可约的马尔可夫链收敛到其不变分布的性质，构造合适的转移概率，将目标分布设置成为该马尔可夫链的不变分布，则只需不断地沿着该马尔可夫链抽样，经过足够的步长后，就可以得到服从目标分布的有相关性的样本，继而完成贝叶斯参数估计的任务。本文即以Cox-Ingersoll-Ross模型的贝叶斯参数估计为例，回顾并讨论了马尔可夫链蒙特卡洛方法中诸如建议转移概率密度的选取，接受-拒绝法则的选取，方差的计算，收敛性分析等问题，根据具体的问题对上述方法加以选取或者调整，并以马尔可夫链蒙特卡洛方法为工具，用2006年10月8日至2013年10月21日间上海银行间同业拆借利率（隔夜）来对Cox-Ingersoll-Ross模型的参数进行贝叶斯估计，初步取得了较好的效果，暗示了马尔可夫链蒙特卡洛方法在金融模型参数估计中应用的可行性。