Resumen: En este trabajo se estima la volatilidad de un conjunto de índices bursátiles analizando su impacto sobre la predicción extramuestral. Para ello se utilizan modelos ARMA-GARCH y APARCH, analizando el impacto ejercido por la volatilidad, la existencia de efecto asimétrico y la falta de normalidad de la distribución del error. En el trabajo se describe cómo identificar, estimar y analizar la bondad de ajuste de este tipo de modelos así como elaborar predicciones extramuestrales. Así mismo se realiza una validación predictiva extramuestral de este tipo de modelos, tanto a nivel puntual como a nivel de intervalos, utilizando el método rolling. La metodología se aplica a 6 índices bursátiles. Los resultados obtenidos muestran que los modelos heteroscedásticos tienen un mejor rendimiento a nivel de intervalos, mostrando un comportamiento más adaptativo a las oscilaciones de la serie, sin que aprecien diferencias significativas en las predicciones elaboradas a nivel puntual debido la eficiencia de los mercados. Por su parte la incorporación del efecto asimétrico tiene un carácter más marginal y no apreciándose mejora sistemática alguna en la utilización de errores no normales.