本文主要对具有马尔可夫结构转换机制的波动模型及其在中国股票市场的应用进行了研究，论文的主要内容如下：1. 总结了主要几种类型的变结构波动模型，包括分段建模波动模型、具有马尔可夫结构转换机制的GARCH模型和 SV模型以及具有厚尾转移方式的波动模型等。2. 给出了股票价格随机波动和异常波动的定义和数学表达式。分析了影响中国股票市场价格波动的四个主要因素。最后利用马尔可夫机制转换算法(MRS算法) 来辨识上海股票市场价格的异常波动。3 提出了持续时间依赖马尔可夫结构转换GARCH模型（简称DDMRS-GARCH模型)。在DDMRS-GARCH模型中，波动状态之间的转移概率不仅与波动所处的状态有关，而且与波动状态持续的时间有关。然后，利用上海股票市场的日收益数据从三个方面对DDMRS-GARCH模型和MRS-GARCH模型的有效性进行了比较，得出了DDMRS-GARCH模型优于MRS-GARCH模型的结论。4. 提出了具有时变的系统风险系数β的MRS-GARCH过程表述下的条件CAPM，并且假设时变的系统风险系数β随着股票收益的波动所处的状态的变化而变化。实证研究表明具有时变的系统风险系数β的MRS-GARCH过程表述下的条件CAPM优于系统风险系数β不变的GARCH过程表述下的条件CAPM。本论文是国家自然科学基金项目：多变量时间序列波动持续性及其在金融分析中的应用（NO.70171001）的部分研究内容。