En este trabajo se propone una nueva clase de modelos hibridos no lineales. En el modelo propuesto, la no linealidad en la media se representa usando un sistema adaptativo neurodifuso de inferencia (ANFIS, por su sigla en ingles), mientras la varianza se representa usando una componente autorregresiva heterocedastica condicional. Se presenta la formulacion matematica de este tipo de modelos y se propone un metodo para su estimacion; adicionalmente, se desarrolla para el modelo propuesto una estrategia de especificacion basada en una bateria de pruebas estadisticas que incluyen pruebas para la especificacion de los modelos de regresion con transicion suave (STR, por su sigla en ingles) y la prueba del radio de verosimilitud. Como un caso de estudio, se modela la dinamica de la serie de los cambios en los precios de cierre de las acciones de IBM, la cual se usa comunmente como referente en la literatura de series de tiempo. Los resultados indican que el modelo desarrollado representa mejor que otros modelos de caracteristicas similares la dinamica de la serie estudiada.