En este artículo se ajustan dos modelos de Heterocedasticidad Condicional Generalizados (GARCH) para el índice financiero COLCAP. El primero, desde una perspectiva Clásica (o Frecuentista) estimando los parámetros mediante Máxima Verosimilitud y el segundo, a partir de un enfoque Bayesiano haciendo uso del algoritmo de Metropolis-Hastings. Para ambos casos se asumen las innovaciones con distribución t-Student. A partir de diferentes criterios de información, se observa una mejor representación desde la aproximación Bayesiana, sin llegar a ser tan contundente sobre el análisis Clásico
