La identificación de los retardos temporales que deben incluirse en un modelo general que describe una serie de tiempo, es el primer paso crucial al que se enfrenta un analista, en el desarrollo de modelos económicos de predicción. Los coeficientes de autocorrelación y autocorrelación parcial, han sido tradicionalmente utilizados para especificar los retardos temporales apropiados, como bien se ha establecido ([Granger1983]), que procesos con una autocorrelación nula, exhiben dependencias de orden mayor o dependencias no lineales, como sería el caso de algunos procesos bilineales, y aún más para modelos puramente deterministas caóticos entre otros. En general, los procedimientos basados en las autocorrelaciones fallan al utilizarse para especificar los retardos significativos en modelos no lineales, al no detectar relaciones no lineales importantes en los datos, ni los desfases temporales apropiados, especialmente en aquellos escenarios en donde los fenómenos no lineales son más la regla que la excepción. En esta investigación se propone como herramienta para el modelado, una nueva prueba estadística no paramétrica y un procedimiento, para identificar el retardo temporal relevante en la descripción de un modelo general lineal o no lineal para series de tiempo estacionarias. Estas técnicas están basadas en la estimación de la integral de correlación
