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Objetivo: examinar o desempenho preditivo de modelos lineares, não-lineares, de inteligência artificial, domínio de frequência e híbridos para encontrar um modelo apropriado de previsão do retorno das ações de mercados desenvolvidos, emergentes e de fronteira. Metodologia: foram considerados os retornos diários do mercado de ações de índices selecionados de mercados desenvolvidos, emergentes e de fronteira de 24 países para o período de 2000–2019, para avaliar o desempenho preditivo de cinco modelos existentes. Principais Resultados: os resultados indicaram que nenhum dos cinco modelos poderia ser aplicado uniformemente a todos os mercados. No entanto, os modelos lineares e não lineares tradicionais superaram a inteligência artificial e os modelos no domínio da frequência ao fornecer previsões mais precisas. Contribuições acadêmicas e práticas: este estudo é útil principalmente para investidores internacionais e investidores institucionais estrangeiros que desejam minimizar riscos e diversificar suas carteiras, com o objetivo de maximizar lucros.