Los modelos autorregresivos han desempeñado un papel importante en series temporales. En este documento, se considera un modelo autorregresivo basado en la distribución sesgada-normal. La estimación de sus parámetros se realiza utilizando el algoritmo de maximización de la esperanza, mientras que el análisis diagnóstico se lleva a cabo mediante el método de influencia local. Se establecen las curvaturas normales para el modelo bajo cuatro esquemas de perturbación. Se realizan estudios de simulación para evaluar el rendimiento del procedimiento propuesto. Además, se analiza un ejemplo empírico que involucra datos de rendimiento financiero semanal utilizando el procedimiento con el análisis diagnóstico propuesto, lo que ha mejorado el ajuste del modelo.