Este artículo presenta un modelo semiparamétrico parsimonioso y flexible para pronosticar la volatilidad financiera. El nuevo modelo amplía un modelo autorregresivo lineal no negativo relacionado que se había utilizado anteriormente en la literatura sobre volatilidad mediante una transformación de potencia. Es semiparamétrico en el sentido de que la forma funcional y la distribución de su componente de error están parcialmente no especificadas. Se discuten las propiedades estadísticas del modelo y se propone un nuevo método de estimación. Los estudios de simulación validan el nuevo método y sugieren que funciona razonablemente bien en muestras finitas. Se evalúa el rendimiento de pronóstico fuera de muestra del modelo propuesto en comparación con varios modelos estándar, utilizando datos sobre las volatilidades realizadas mensuales del S&P 500. Se emplean algunas funciones de pérdida comúnmente utilizadas para evaluar la precisión predictiva de los modelos alternativos. Se encuentra que el nuevo modelo genera pronósticos altamente competitivos en general.