Este estudio investiga la relación dinámica entre los indicadores de condición del engranaje de los rodamientos (BGCIs) y la temperatura del aceite de lubricación dentro del marco de las aplicaciones del sistema de monitoreo de salud y uso (HUMS). Utilizando el modelo de simulación de rezago distribuido autorregresivo dinámico (DARDL), cuantificamos tanto las respuestas a corto como a largo plazo de los indicadores de condición a los choques en la temperatura del aceite, ofreciendo un marco robusto para un análisis contrafactual. Para complementar la perspectiva en el dominio del tiempo, aplicamos un análisis de coherencia de wavelet (WCA) para explorar los movimientos conjuntos en el tiempo y la frecuencia y las relaciones de fase entre los indicadores de condición bajo diferentes regímenes operativos. Los resultados del DARDL revelaron que la energía de las bolas, la energía de la jaula y los indicadores de las pistas interna y externa aumentaron significativamente en respuesta a la temperatura del aceite a largo plazo. Los resultados del WCA confirmaron además la asociación positiva entre la temperatura del aceite y los indicadores de condición en examen, alineándose con las estimaciones del DARDL. El modelo DARDL reveló que la energía de las bolas y la energía de la pista interna tienen efectos a largo plazo estadísticamente significativos sobre la temperatura del aceite, con valores p < 0.01. El ajuste de 0.785 y el error cuadrático medio (MSE) de 0.008 confirman la robustez del modelo. El análisis de coherencia de wavelet mostró fuertes correlaciones en el tiempo y la frecuencia, especialmente en el rango de escala de 8-16, mientras que las pruebas de causalidad en el dominio de la frecuencia (FDC) confirmaron una influencia bidireccional entre la temperatura del aceite y varios indicadores de condición. El análisis FDC mostró que la temperatura del aceite afectó significativamente a los BGCIs, con evidencia de efectos de retroalimentación, sugiriendo una dependencia mutua. Estos hallazgos contribuyen al avance de los marcos de mantenimiento predictivo en los HUMS al proporcionar información práctica para mejorar la fiabilidad del sistema y optimizar los horarios de mantenimiento. La integración de enfoques econométricos dinámicos demuestra una metodología robusta para monitorear componentes mecánicos críticos y fomenta una mayor investigación en contextos aeroespaciales e industriales más amplios.