作为投资优化组合、资本市场风险管理等金融活动的理论基础,对股市收益率的研究一直是金融领域研究的重点。受近年来国际金融局势持续动荡、各种突发事件起此彼伏等风险因素的影响,股市收益率跳跃现象频繁发生。在此现实背景下,股市收益率的跳跃行为成为学界研究的热点,而找到一个能够准确度量这一行为的模型又是该问题的核心要素。本文拟在综合考虑股市机制转换及收益率跳跃的基础上,构建机制转换ARJI模型,以考察不同市场机制下的股市收益率跳跃行为特征。本文首先对股市的机制转换及收益率跳跃行为相关文献进行综述,在此基础上提出将两者结合的设想。接着,阐述股市收益率跳跃行为和股市机制转换的相‘关理论,归纳两者的度量模型。在跳跃扩散随机微分方程的基础上,引入Markov机制转换过程,推导出机制转换的跳跃扩散随机微分方程,进而构建出机制转换ARJI模型。最后,选取相关有效性测度指标,检验机制转换ARJI模型的股市收益率数据拟合能力及股市收益率跳跃行为识别和预测能力。以2002年3月7日至2013年8月8日的上证综指为研究对象,实证结果表明,中国股市存在典型的高波动和低波动两种机制。上证综指收益率的跳跃行为在两种机制下具有显著的时变特征以及杠杆效应,但在不同的机制下呈现出较大的差异。从跳跃幅度均值看,跳跃信息在高波动机制时以利空为主,在低波动机制时以利好为主。跳跃幅度均值在两机制下均呈现时变性和杠杆效应,但在高波动机制更为明显。跳跃幅度方差在高波动时更大,但在两机制下并不存在显著的时变性和杠杆效应。高、低波动机制下的跳跃强度均具有很高的持续性和聚集效应,但相比而言高波动机制下的跳跃信息对股市的影响更长。高波动机制下每发生一次跳跃的风险大于低波动机制下的跳跃风险,前者几乎是后者的2.5倍。同时,无论从模型的股市收益率数据拟合效果还是跳跃行为识别和预测看,和目前被广泛采用的GARCH族模型和ARJI模型相比,机制转换ARJI模型具有最高的有效性。