[pt] O objetivo desta tese é apresentar modelos mais flexíveis com troca de regimes, combinando as idéias provenientes dos modelos com limiar, com transição suave e redes neurais. Os modelos aqui discutidos possuem múltiplos regimes e a transição entre eles é controlada por uma combinação linear de variáveis conhecidas. Um procedimento de modelagem, baseada no trabalho de Teräsvirta e Lin (1993), Eiterheim e Teräsvirta (1996), e Rech, Teräsvirta e Tschernig (1999), consistindo das etapas de especificação, estimação e avaliação, foi desenvolvido, desta forma possibilitando ao analista de séries temporais escolher entre diferentes alternativas durante o processo de modelagem. / [en] The goal of this thesis is to propose more flexible regime-switching models combining the ideas from the SETAR, STAR, and ANN specifications. The models discussed in this thesis are models with multi-regimes and with the transition between regimes controlled by a linear combination of known variables. A modelling cycle procedure, based on the work of Teräsvirta and Lin (1993), Eitrheim and Teräsvirta (1996), and Rech, Teräsvirta and Tschernig (1999), consisting of the stages of model specification, parameter estimation, and model evaluation, is developed allowing the practitioner to choose among different alternatives during the modelling cycle. Monte-Carlo simulations and real applications are used to evaluate the performance of the techniques developed here and they suggested that the theory is useful and the proposed models thus seems to be an effective tool for the practicing time series analysts.