Séries financeiras, correspondentes a retornos obtidos ao longo do tempo através do investimento em um dado ativo, são teoricamente caracterizadas de acordo com a hipótese dos mercados eficientes. essa hipótese limita a previsibilidade dos retornos propriamente ditos, porém não compromete a previsibilidade de suas variâncias ou desvios padrão. tais quantidades são associadas ao termo volatilidade, neste trabalho definida como o desvio padrão condicional do retorno (condicionado à observação dos retornos passados). a predição de volatilidade é de extrema importância para o campo dos investimentos, pois está associada ao conceito subjetivo de risco. tal importância decorre do usual interesse em otimizar a relação risco-retorno dos investimentos (maximização de retorno para um dado nível de risco, ou minimização do risco para um dado nível de retorno). uma das aplicações mais imediatas é a precificação de derivativos (como opções de compra ou venda de ações), instrumentos cujo valor e cuja função estão intrinsecamente ligados ao risco e à volatilidade dos ativos subjacentes. dentre os modelos paramétricos de predição de volatilidade, destaca-se na literatura a família de modelos autorregressivos com heterocedasticidade condicional (arch). esses modelos conciliam a propriedade de estacionariedade com a modelagem da variância condicional dos retornos como um parâmetro variante no tempo. essa propriedade é intrínseca das séries financeiras e compatível com a estacionariedade, pois a última requer apenas que os momentos incondicionais sejam constantes. dentre os modelos da família arch, este trabalho utiliza exclusivamente o modelo egarch. dentre suas vantagens em relação aos demais figura a resposta assimétrica de volatilidades futuras a retornos positivos (ganhos) e negativos (perdas), propriedade comumente associada a ativos financeiros.