Este trabalho irá abordar a temática da memória longa na volatilidade do índice NASDAQ e como é do conhecimento geral, o índice NASDAQ é um dos índices com maior volume de transações e onde o estudo da volatilidade é uma das ferramentas estatísticas muito importantes para os agentes económicos que operam com este índice. Dessa forma vou aplicar os modelos de volatilidade condicionada – para o período compreendido entre 10/01/2000 a 20/11/2015, com recurso à Base de dados Datastream, onde são imprescindíveis para analisar se existe ou não o efeito de memória longa na volatilidade do índice NASDAQ 100. Decorrente da revisão da literatura é espectável que o modelo que melhor traduz a existência de memória longa, para o caso que me proponho estudar seja, o modelo GARCH; IGARCH; e FIGARCH, variantes do modelo ARCH. Neste contexto, ao basear-me no princípio da análise risco/retorno que corresponde a um dos critérios com maior relevância no processo de tomada de decisão por parte dos investidores, nesta dissertação pretendo analisar a existência de memória longa num dos maiores índices de ações do mundo, o índice NASDAQ, num dado período de tempo.