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Neste estudo é analisada a performance de diversas alternativas de modelação do risco de mercado, designadamente a simulação histórica, a média móvel exponencial ponderada, a abordagem gaussiana, a distribuição t-Student, a aproximação de Cornish-Fisher e a teoria dos valores extremos, considerando três níveis de confiança, e recorrendo às estimativas de volatilidade produzidas por modelos de heterocedasticidade condicionada, num ambiente de elevada volatilidade e turbulência, como é o definido pelas crises Dot-Com e Financeira Global. Para tal, foram selecionados doze índices bolsistas, correspondentes a mercados em diversos estádios de desenvolvimento e em diversas geografias, e foram aplicados os testes de validação de cobertura incondicional, de independência e de cobertura condicional, de acordo com a proposta sugerida por Christoffersen (2003). Os modelos Riskmetrics e simulação histórica reportaram previsões menos precisas, revelando pouca flexibilidade nas mudanças de volatilidade e na incorporação de rendibilidades extremas. Os modelos baseados no pressuposto t- Student e na teoria dos valores extremos evidenciaram-se como medidas de risco adequadas, independentemente do nível de confiança considerado, apresentando-se, portanto, como alternativas válidas na gestão do risco, numa perspetiva internacional.