本文进一步研究了用于非线性时间序列建模的均值异方差混合转移分布(Expectation het-eroscedastic mixture transition distribution,EHMTD)模型.该模型的条件方差定义为以往观测值的非线性函数,讨论并得到了EHMTD模型的平稳性条件.运用ECM(Expectation conditional maximization)算法估计模型的参数,利用BIC(Bayes information criterion)准则选择模型.最后将EHMTD模型应用于一组金融数据,结果表明EHMTD模型的条件分布灵活多变,能够对序列的非对称、多峰等非Gauss特征进行描述.