Los modelos de series de tiempo clásicos suponen que el proceso estocástico subyacente es estacionario en sentido débil. La media, la varianza y la covarianza existen y son estables. Las series financieras no tienen varianza constante y es de interés modelar y pronosticar la volatilidad de la serie de los retornos de un activo, esto es la varianza condicional. En Cepeda y Gamerman (2001) se propone una metodología Bayesiana para modelar heterogeneidad de la varianza en un modelo de regresión lineal normal, y en caso de no tener información a priori, asignan una varianza alta. En este proyecto de investigación se estudiará el avordage clásico para estas series y se generalizará la metodología Bayesiana propuesta en Cepeda y Gamerman para modelar la volatilidad de una serie de tiempo financiera en los modelos no lineales ARCH y GARCH.