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对随机波动率模型的统计结构进行分析,基于贝叶斯定理,推导出模型参数的后验分布,利用MCMC算法对参数进行估计,同时将FFBS算法引入到波动率向量的估计过程中,对波动率序列进行联合抽样,提高Gibbs抽样算法的效率。对深圳基金指数和上证基金指数进行实证分析,结果表明：基于FFBS算法的随机波动率模型能很好地拟合数据的波动特征。