En este artículo, consideramos la inferencia no paramétrica para los modelos autorregresivos condicionales heterocedásticos generalizados de doble umbral con coeficiente variable en el tiempo. Se obtienen los estimadores de máxima verosimilitud exponencial cuasi-máxima (QMELEs) de los parámetros del modelo y las propiedades asintóticas de los estimadores. El estudio de simulación implica que la distribución de los estimadores es asintóticamente normal. Se presenta una aplicación de datos reales a los rendimientos de acciones. Tanto las simulaciones como el ejemplo de datos reales implican que el modelo y el QMELE son adecuados, compatibles y se ajustan con precisión a los datos de series temporales financieras del Nikkei 225.