Construimos un modelo no lineal en tiempo discreto para fines de pronóstico de volatilidad. Este modelo pertenece a la clase de modelos autorregresivos de umbral, donde los cambios en los regímenes están gobernados por los retornos pasados. La capacidad de capturar cambios en los regímenes de volatilidad y el uso de medidas de volatilidad más precisas permiten superar a otros modelos de referencia, como el modelo autorregresivo lineal heterogéneo y las especificaciones GARCH. Finalmente, mostramos cómo derivar una expresión en forma cerrada para pronósticos a múltiples pasos adelante aprovechando la información sobre la distribución condicional de los retornos.