A pesar de que tanto las concepciones simétricas como asimétricas de los impactos de las noticias están bien establecidas en las disciplinas de la economía y los mercados financieros, los efectos de combinar múltiples choques informativos sobre la volatilidad de la demanda turística aún no se han explorado ni evaluado en ningún destino turístico. Este trabajo hipotetiza y verifica que la curva de impacto de noticias (NIC), los modelos de volatilidad heterocedástica condicional y los múltiples choques informativos son adecuados para pronosticar la volatilidad de la industria turística de Malasia. Entre ellos, se utilizan tres modelos de volatilidad principalmente (GARCH, EGARCH y GJRGARCH) en conjunto con cinco choques informativos financieros (FFNS), a saber, el Índice Compuesto de Kuala Lumpur (KLCI), el Índice del Dólar de los Estados Unidos (DXY), el rendimiento de las acciones de 500 grandes empresas que cotizan en bolsas (S&P500), el Petróleo Crudo (CO) y el Precio del Oro (GP). Entre los hallazgos más significativos de este estudio se encuentran la demostración de la estacionalidad mensual utilizando ecuaciones de media condicional, los efectos de asimetría en los modelos EGARCH-FFNS y GJRGARCH-FFNS en ecuaciones de varianza condicional y 50 NICs, y la evaluación del modelo GARCH-FFNS sobre la influencia persistente de los choques informativos en las llegadas mensuales de visitantes a Malasia. El modelo GJRGARCH-FFNS es el mejor modelo para la precisión en la previsión de la volatilidad de la demanda turística en Malasia. Además, el KLCI y el Precio del Oro tienen el impacto más significativo en el número de turistas a Malasia. Además, se debe enfatizar que el marco metodológico utilizado en este estudio puede ser una herramienta útil para crear y pronosticar el rendimiento de los impactos de simetría y asimetría en la volatilidad de la demanda turística.