面板数据建模理论与应用研究是计量经济学研究的重要领域,但现有的面板数据理论假设与经济变量的数据生成行为和参数分布是不断变化的实际情况不符；渐进理论同样与实际应用中的面板数据特性不符,难以保证模型参数估计量的优良性质,容易导致小样本性质问题,无法保证模型参数估计量的可靠性；当前的面板数据数值计算方法在解决复杂社会经济问题模拟时出现了困难,难以有效地解决高维积分等数值计算问题,阻碍了面板数据模型研究的进展,这就迫切需要运用高效可靠的计算方法针对性地解决此类问题。根据基于MCMC抽样算法的贝叶斯统计推断流程,分别对固定效应面板数据模型、随机效应面板数据模型、自回归面板数据模型和存在外生变量的动态面板数据模型进行了模型结构分析与贝叶斯推断,得到模型的似然函数和参数的后验条件分布。设计MCMC抽样算法程序,对随机效应面板数据模型和自回归面板数据模型进行了仿真实验,结果表明贝叶斯推断中的MCMC(?)由样算法可以有效地提高模型参数的估计精度和效率。利用我国上海证券交易所的四种重要的证券交易指数数据进行实证研究,构建了基于贝叶斯面板数据模型理论的针对证券市场波动性刻画的面板随机波动模型,对模型的似然函数以及模型中各参数后验分布进行了贝叶斯推断,扩展了现有的仅针对时间序列的随机波动模型。基于MCMC抽样算法的证券市场面板随机波动模型的各参数经过迭代后收敛至后验分布,且贝叶斯参数估计的MC误非常小,表明贝叶斯参数估计方法的高效率和高精度,可以实现对证券市场有效的风险分析和管理。