El análisis de series temporales del mercado financiero es una fuente importante para entender la realidad económica de un país. Presentamos un nuevo proceso autorregresivo de media móvil (ARMA), el modelo sMuth-ARMA, que tiene la ley sMuth como distribución marginal y tiene uno de sus parámetros como proporción que puede controlar el comportamiento amodal y unimodal. Proponemos un procedimiento para obtener los estimadores de máxima verosimilitud para sus parámetros y evaluamos su rendimiento para varias funciones de enlace a través de simulaciones de Monte Carlo. Esta investigación también aborda el tema de las fluctuaciones en las criptomonedas, que ha tenido un papel cada vez más importante en la economía global. Una aplicación a la volatilidad basada en el rango de los precios del stablecoin Tether (USDT) muestra la utilidad de la aplicación del modelo propuesto sobre los modelos gaussianos y otros revisados.