| Sumario: | El objetivo de este estudio es analizar el comportamiento en el tiempo de los activos virtuales más significativos en el mercado financiero, para generar una caracterización con la cual sea posible modelar estadísticamente la relación bursátil de estas criptomonedas, se utilizan metodologías basadas en autocorrelación como modelos de series de tiempo, además de relaciones lineales entre predictores, diferenciación de grupos por análisis de varianza e inferencia acorde a una generalización probabilística. El modelo estadístico generalizado es un modelo ARIMA estacional, el cual presenta normalidad en la distribución de sus residuos y significancia estadística para la prueba de Fisher, esto incluso para las criptodivisas con mayor proporción de variaciones estacionales. Como producto del análisis, se identifica un modelo matemático que explica hasta un 79 % de la variabilidad presente en la serie y permite generar predicciones para el rendimiento financiero futuro.
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