期货市场受到国内市场环境和国际金融体系的双重影响。近年来,随着全球化进程的不断推进和国内金融市场的迅猛发展,国际和国内金融风险对期货市场的冲击日渐强烈和明显,期货价格频繁剧烈波动。因此更精确地分析期货的波动性特征显得尤为重要。不同于其他期货品种,农产品期货不仅受到市场因素影响,还受到自然环境的制约,分析其波动性特征,识别其市场风险,是保障我国期货市场健康运行的重要前提,是保障我国农业持续健康发展的重要基础。本文选取成交量大、交易活跃的大连商品交易所的黄大豆1号期货作为农产品期货的代表,引入Markov状态转换GARCH模型研究农产品期货的波动性特征。该模型考虑波动的结构性变化,将波动过程划分为两类,高波动和低波动,以期发现波动的结构变化特征和两种波动状态的不同特点。模型估计使用极大似然估计方法,更精确地刻画波动特征。以平滑概率为划分标准,确定大豆期货在任何一个交易日属于高波动还是低波动,并结合当时的经济环境分析处于该状态的原因。通过对大连大豆期货日收益率的波动性分析得出以下几点结论：数据满足尖峰厚尾特征,存在显著GARCH效应,波动有明显聚集性和高度持续性；呈现出阶段性地高低波动特征,其中高波动状态具有聚集性,持续时间较长,而低波动则表现为同方差性,持续时间较短,且大豆期货更容易从低波动转换到高波动；受供求关系和金融危机影响,样本期大豆期货存在两个较长时间的高波动时期,此外,气候条件、原油价格、经济前景预期、国内政策等都是大豆期货市场收益率波动及其状态转换的原因。在模型选择上,本文第一次使用Markov模型来研究大豆期货的波动性,更精确地刻画了波动特征,发现高低波动状态的背后原因,研究不同波动状态的持续时间,为大豆期货的走势预测提供理论指导。在数据选取上,之前的文献都是选取距离交割月三个月或者五个月的合约作为主力合约,使用其收盘价作为大豆期货的价格来构成一组连续的价格序列。这种做法是不准确的,因此本文严格按照主力合约的概念,将每个月成交量最大的合约挑选出来,以其收盘价作为大豆期货的价格,这样数据更准确,估计结果也更具说服力。