Los Modelos de Ecuaciones Simultáneas (SEM) son una técnica estadística ampliamente utilizada en la ciencia económica para modelar la relación de simultaneidad entre variables. En los últimos años, esta técnica también se ha utilizado en otros campos como la psicología o la medicina. Por lo tanto, el desarrollo de nuevos métodos de estimación es una línea de investigación importante. De hecho, si queremos aplicar el SEM a problemas médicos con el objetivo principal de obtener la mejor aproximación entre los parámetros del modelo y sus estimaciones. Este documento muestra un estudio computacional entre diferentes métodos para estimar modelos de ecuaciones simultáneas, así como un nuevo método que permite la estimación de esos parámetros basado en la optimización del Método Bayesiano de Momentos y minimizando los Criterios de Información de Akaike. Además, se ha calculado una medida de entropía como criterio de parámetro para comparar los métodos de estimación estudiados. La comparación entre esos métodos se realiza a través de un estudio experimental utilizando modelos generados aleatoriamente. El estudio experimental compara las estimaciones obtenidas por los diferentes métodos, así como la eficiencia al comparar soluciones por los Criterios de Información de Akaike y la Medida de Entropía. El estudio muestra que el método de estimación propuesto ofreció mejores aproximaciones y los resultados medidos de entropía de manera más eficiente que el resto.