Nos últimos anos, a literatura de volatilidade realizada tem se desenvolvido a grandes passos, a partir principalmente da idéia central de Merton (1980), que a variância pode ser estimada como a soma dos quadrados dos retornos, dada uma frequência dos dados suficientemente alta. A partir do conceito de que a volatilidade pode ser observada desta maneira, observamos grandes avanços no entendimento do comportamento da volatilidade em índices financeiros. A capacidade de previsão de volatilidade é particularmente interessante para mercados financeiros quando entendemos a mesma como uma medida de risco, e como tal, é de extrema importância para a decisão de investimentos. Na prática, os métodos de controle de risco utilizados são geralmente métodos Autoregressivos de Heterocedasticidade Condicional, bem como sua versão generalizada1, médias móveis exponenciais, e testes de stress. Todos estes métodos, em geral, consideram a volatilidade como não-observável, e portanto uma variável latente. Dado este contexto, temos o objetivo de buscar previsões ótimas para a volatilidade, utilizando as estimações de volatilidade realizada para as séries dos índices S&P500 e FTSE. Assim, buscamos um método que possa obter o objetivo maior de um método de previsão, que é o de conseguir nos retornar uma expectativa condicional correta, dada a série de dados.