时间序列的长记忆性最早是由水文学家赫斯特(Hurst)于1951年提出来的。近二十年来,对时间序列长记忆性的研究己由自然科学领域扩展到了经济金融领域,特别是金融波动的长记忆性,已经成为国内外研究的热点问题。分析金融市场的长记忆性,具有重要的理论和现实意义。市场有效假说认为,如果一个市场是有效的,则该市场的价格变化是随机的,市场有效性越强,价格变化的随机性越强,基于资产的历史价格对未来价格的预测是不可能的。金融市场长记忆性的存在是对市场有效假说的一个重大挑战,如果金融市场存在长记忆性,资产价格的变化遵循某种规律,以往描述短记忆的时间序列模型都将不再适用,并且,金融市场的投资者可以通过分析资产价格的历史信息而对其未来变化作出判断。中国股市作为中国证券市场的核心,有其自身的特点。中国股市虽然已经经过近二十年的发展,但与国外成熟股市仍差距甚远。因此,研究中国股市波动的长记忆性,具有重要的理论意义和实际意义。本文首先回顾了股市波动长记忆研究的背景,以及国内外研究的概况;然后介绍了长记忆的定义、SV模型及其估计方法、Hurst指数与R/S分析。文章的最后部分对中国股市波动的长记忆性进行实证分析和总结,选取上证综合指数和深圳成份指数数据,利用马尔可夫链蒙特卡罗模拟对SV模型做了参数估计,并计算Hurst指数值。结论显示沪深股市波动具有长记忆性。