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Este artigo procura verificar o poder de ajuste dentro da amostra e de previsão fora da amostra de várias extensões do modelo paramétrico de Nelson e Siegel (1987), a partir de sua reinterpretação feita por Diebold e Li (2006). Foram utilizadas diferentes regras de fixação dos parâmetros que governam a forma dos componentes exponenciais dos modelos e as previsões foram feitas para diferentes horizontes, a partir de diferentes métodos, a destacar o de Autoregressão Quantílica – QAR. Os resultados mostram que os modelos mais flexíveis apresentam um melhor ajuste dentro da amostra, mas que isso não é garantia de um maior poder preditivo para todos eles. Mostra-se também que, dependendo do horizonte de previsão, diferentes valores dos parâmetros dos componentes exponenciais devem ser fixados. Um outro resultado alcançado é o de que as previsões da estrutura a termo brasileira, realizadas a partir do QAR estimado na mediana, são bem mais acuradas que aquelas realizadas pelos métodos de regressão na média, sobretudo para longos horizontes, o que demonstra a robustez dos modelos de regressão quantílica.