Esta investigación evalúa el poder predictivo de una familia de modelos GARCH usados en la predicción de la volatilidad de los rendimientos de la Mezcla Mexicana de Exportación durante el periodo del 2 de enero de 1989 al 30 de diciembre de 2011. Los resultados empíricos evidencian un alto grado de persistencia y la presencia de efectos asimétricos en la volatilidad. Aunque la prueba de predicción sesgada muestra que el modelo IGARCH proporciona el mejor ajuste para recoger la persistencia infinita de los choques en la volatilidad, estos hallazgos no son sustentados por las robustas funciones de pérdidas y la prueba estadística de Diebold-Mariano, debido a que los modelos GARCH y EGARCH proporcionan mejores predicciones de la volatilidad fuera de muestra para los horizontes de 1 y 5 días.