En este trabajo, se discuten los modelos de volatilidad realizada autorregresiva heterogénea multivariada (HAR-RV) con sus estimaciones de mínimos cuadrados. Consideramos modelos HAR multivariados de orden con múltiples activos para explorar las relaciones entre la volatilidad de dos o más activos. Se investiga la solución estrictamente estacionaria del modelo HAR() así como se establecen las teorías de normalidad asintótica de las estimaciones de mínimos cuadrados en los casos de errores i.i.d. y correlacionados. Además, se discute un modelo HAR multivariado ponderado exponencialmente con una tasa de decaimiento común en los coeficientes junto con la estimación de la tasa común. Se realiza una simulación de Monte Carlo para validar las estimaciones: se calculan la media muestral y el error estándar de las estimaciones, así como la cobertura empírica y la longitud promedio de los intervalos de confianza. Por último, se aplica datos reales de volatilidad del precio spot del oro y del índice S&P al modelo y se muestra que el modelo HAR bivariado ajustado por los rezagos óptimos seleccionados y los coeficientes estimados se ajusta bien a la volatilidad de los datos financieros.