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提出一类非线性SV模型，许多离散时间SV模型都是它的特例。这类模型的优点在于用它可以检验不同函数形式的随机波动，该模型的检验仅基于一个单独参数艿。在非线性SV模型的基础上，进一步把它扩展为具有杠杆效应的非线性SV模型。使用沪、深股市的指数日收益数据进行了实证分析，借助BUGS软件，利用Gibbs取样的MCMC方法对模型进行了贝叶斯参数估计，证明了应拒绝对数正态SV模型，而使用非线性SV模型。