El documento de investigación está dedicado al desarrollo de un enfoque matemático para tratar con parámetros variables en el tiempo en modelos logit de ventana deslizante para la evaluación del riesgo crediticio. La predicción de coeficientes produce una precisión de modelo mejor que un enfoque trivial de usar parámetros estadísticos pasados calculados para el próximo período de tiempo. En este documento, se propone un nuevo método para tratar con parámetros variables en el tiempo de modelos de puntuación, que tiene como objetivo calcular la probabilidad de incumplimiento de un prestatario. Se demostró empíricamente que en un entorno económico en constante cambio, la influencia de los factores en una variable objetivo también está cambiando. Por lo tanto, la predicción de coeficientes produce un mejor resultado financiero que simplemente aplicar parámetros obtenidos por estadísticas acumuladas durante períodos de tiempo pasados. El documento desarrolla un nuevo enfoque teórico, incorporando una combinación del modelo de la clase ARIMA, el modelo DCC-GARCH y el modelo de espacio de estados, que es más preciso que usar solo el modelo ARIMA. Se proporciona una rigurosa prueba de simulación para confirmar la eficacia del método propuesto.