跳跃现象在经济、金融、工业流程控制等领域普遍存在,对跳跃的把握程度直接影响到是否能够避免不必要的损失以及能否驾驭该领域里有益的转变时机。在金融资产价格序列中,研究人员是通过对资产价格的建模来研究这种跳跃特性的。在对股指收益率建模中,跳-扩散模型对收益率序列的拟合效果非常好,能很好地反应收益率序列的一些特征。本文提出了一个新的跳跃点检测算法,并将之运用到中国股票市场的实证分析中。跳跃点可分为均值跳跃点和方差跳跃点,针对其不同特性,我们选取V统计量检测均值跳跃点,并构造了一个新统计量用来检测方差跳跃点。本文主要工作如下：首先,利用方差跳跃点前后收益率序列偏差变化显著这个特性,本文构造了一个新的方差跳跃检验统计量--类偏差比(DLR)统计量,并给出了基于非对称Poisson跳-扩散模型阈值确定的模拟方法。其次,本文根据新的方差跳跃检验统计量DLR和均值跳跃检验统计量V提出了一种新的跳跃点检测算法。最后,本文将新算法应用到中国股票市场的实证分析中。我们选取了中国股票市场中五个主要的股指数据(上证指数,上证50指数,深证综合指数,深证成份股指数,沪深300指数),以2007年1月4日到2011年12月30日五年的股指日收盘价作为样本数据,利用本文提出的新方法对中国股票市场进行了实证分析。实证分析表明中国股票市场对于政府政策的依赖性较大,且受国际股市波动的影响较大；另外,我们还需要不断地加强政府政策的监管力度,建立健全的法律规章制度体系,确保外部环境正常和谐地运行,推进中国股票市场的创新性改革,加强和完善股票市场组织管理机构,从而使得中国股票市场更加成熟、稳定。