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随机条件持续期（SCD）模型能有效刻画超高频时间序列中持续期的变化,但该模型为了确保条件均值的非负性将条件均值函数形式固定为对数形式.文章基于Box-Cox变换,弱化了非负条件限制,提出形式上较为灵活的Box-Cox SCD模型,可以根据数据本身选择最适合的均值函数形式.模型变得更加灵活的同时也给参数估计带来许多困难,文章利用MCMC方法来估计模型参数.最后,基于TEACD（1,1）模型生成的模拟数据以及沪深300指数期货的价格持续期数据,将Box-Cox SCD模型与SCD模型的预测效果进行比较.实证表