Resumen
En este trabajo se utilizan los modelos ARFIMA y GARCH, así como combinaciones de ellos para detectar algún tipo de memoria en el tipo de cambio nominal USD-MXN y el índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores durante el periodo 1991-2014. El principal hallazgo empírico es que ambas series presentan evidencia de memoria larga y de ARCH. Sin embargo, los modelos ARFIMA y GARCH no explican por sí mismos el comportamiento de las variables, mientras que su combinación (la media tiene memoria larga y la varianza cambia con el tiempo) presenta un mejor ajuste de acuerdo a las pruebas de Hosking y de Sowell y al criterio de información de Akaike.