Este estudo teve por objetivo modelar séries com características de alta volatilidade e quebra estrutural e verificar a existência de padrões sazonais em função do dia da semana no mercado acionário brasileiro. De acordo com a hipótese do mercado eficiente, o preço de um ativo é reflexo do consenso dos investidores em relação ao retorno esperado deste bem. Desta forma, não seria possível obter retornos anormais na negociação de qualquer ativo tomando por base informações de séries passadas, tendo em vista que estes dados estariam disponíveis a todos os agentes do mercado. Porém, estudos empíricos constataram que, em algum momento, os mercados não são eficientes e que, por isso, ocorrem distorções nos preços dos ativos, causando anomalias. Uma destas é o efeito dia da semana, que diz respeito ao fato dos retornos diários de ativos de risco serem diferentes ao longo dos dias da semana. Para verificar este efeito, foram utilizadas neste artigo séries relativas ao Índice Bovespa (Ibov), tais como: quantidade de negócios, quantidade de títulos e volume financeiro (medidas de liquidez) e séries de retorno (fechamento diário do Ibov). Contemplou-se o período de janeiro de 2007 a abril de 2010. Em relação à modelagem, foram utilizados os modelos da família ARCH/GARCH (Autoregressive conditional heteroskedasticity). Observou-se que sua utilização, como sugere a literatura, se mostra bastante eficiente no aspecto de captação da volatilidade ao longo do tempo e no acompanhamento de choques de assimetria nos dados. Os modelos encontrados atenderam às condições de parcimoniosidade dentro do limite possível, e de eliminação da auto-correlação residual em todos os instantes de tempo testados. Em relação à sazonalidade semanal, observou-se que há um ciclo que se repete de forma praticamente semelhante em todas as séries analisadas.