摘要：针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征，采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述．为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题，提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法：即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC（蒙特卡罗马尔可夫链）方法形成组合算法，利用仿真实验，通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单-MCMC方法．以人民币／美元日汇率数据为样本进行实证分析，结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律，而且其模型参数估计的有效性大大提高．

关键词：跳扩散模型 维纳过程 泊松过程 

单位：鲁东大学数学与信息学院 烟台264025 大连理工大学管理学院 大连116024