中国股市作为一个新兴的市场常受外界因素的影响而出现较大的波动进而引发突变,因此股市的结构突变问题一直备受市场风险管理者的密切关注。通过研究中国股票市场的结构突变问题,从而进一步分析结构突变点产生的原因,把握我国股票市场运行的内在规律,对我国政府宏观政策的制定和对金融市场的管理和金融风险的防控有着不可估量的意义。研究发现,大多数文献研究的都是长时期范围内的结构突变问题,而对短时期范围内的结构突变问题研究的甚少,此外在运用贝叶斯方法选择基础模型进行波动性建模时,模型的选择还有待进一步改善。本文通过采用高频数据以SV-M型为基础模型,运用贝叶斯推断的方法,通过构造似然函数,对未知参数设定合理的先验分布,利用先验分布和后验分布信息,采用Gibbs抽样,对我国2014年对我国上证指数的突变点个数及位置进行判断。实证研究的结果检测到上证指数在2014年10月8日到2015年8月31日这段时期内共发生了 3次比较明显的结构突变,并成功找到了 3个结构突变点,比较符合现实情况,而且这3个突变点都能与相关时期内股市上发生的几次重大事件找到链接点,并在很大程度上是由于政策性因素引起的,可见我国存在着明显的“政策市”现象。此外我们发现三个突变点发生以后股票市场都出现了上升或下降的趋势,因此结构突变点的出现在很大程度上揭示了上证指数未来的发展趋势,从而成为投资者做出决策的一个依据。综上所述,采用SV-M模型估计出的结构突变点基本上抓住了短时期内上证指数序列的几次重大突变特征,较好地描述了中国股市短时期内的结构突变特征。