[pt] As flutuações de preços e de outras grandezas observáveis nos mercados financeiros apresentam comportamentos não triviais, tais como longas correlações temporais, não gaussianidade ou leis de escala, cuja origem não é ainda bem compreendida. Neste trabalho investigamos possíveis mecanismos determinísticos e estocásticos responsáveis pelas distribuições de probabilidade anômalas observadas para os índices de mercado e para os volumes de ações comercializadas. No primeiro caso, consideramos a expansão de Kramers-Moyal como ponto de partida para descrever a evolução das densidades de probabilidade. Para a modelagem dos volumes negociados, consideramos misturas estatísticas que surgem das flutuações em escalas longas dos parâmetros internos que descrevem a dinâmica em escalas mais curtas. Este estudo provê uma demonstração consistente, a partir de análise empírica de séries temporais reais, de como funções de densidade de probabilidade com caudas em lei de potência podem emergir através de mecanismos diversos, tais como processos estocásticos com flutuações aditivo-multiplicativas, ou como resultado de misturas estatísticas. / [en] The fluctuations of prices and other observables in financial markets have non-trivial behaviors, such as long temporal correlations, non-Gaussianity or scaling laws, whose origin is not well understood so far. In this work we have investigated possible deterministic and stochastic mechanisms responsible for the anomalous probability distributions observed for market indexes and volumes of traded shares. In the first case, we consider the Kramers-Moyal expansion as a starting point to describe the evolution of probability densities. For the modelling of trading volumes, we consider the mixed statistics that emerges from the long-scale fluctuations of inner parameters that describe the dynamics on shorter scales. This study provides a consistent demonstration, from empirical analysis of real time series, on how probability density functions with power laws tails may emerge through various mechanisms, such as stochastic processes with additive-multiplicative fluctuations or as a result of mixed statistics.