En este estudio, mejoramos las medidas de conectividad dinámica originalmente introducidas por Diebold y Ylmaz (2012, 2014) con un modelo autorregresivo vectorial de parámetros variables en el tiempo (TVP-VAR) que se basa en una estructura de varianza-covarianza variable en el tiempo. Este marco permite capturar posibles cambios en la estructura subyacente de los datos de una manera más flexible y robusta. Específicamente, no hay necesidad de establecer arbitrariamente el tamaño de la ventana móvil ni de perder observaciones en el cálculo de las medidas dinámicas de conectividad, ya que no se involucra un análisis de ventana móvil. Dado que el marco propuesto se basa en filtros de Kalman multivariantes, es menos sensible a los valores atípicos. Además, enfatizamos los méritos de este enfoque realizando simulaciones de Monte Carlo. Ponemos en práctica nuestro marco investigando las medidas de conectividad dinámica de los cuatro tipos de cambio más negociados, comparando los resultados del TVP-VAR con los obtenidos de tres configuraciones diferentes de ventana móvil. Finalmente, proponemos medidas de incertidumbre tanto para las medidas de conectividad dinámica basadas en TVP-VAR como para las basadas en VAR de ventana móvil.