Los modelos autorregresivos estacionales (SAR) tienen muchas aplicaciones en diferentes campos, como la economía y las finanzas. Es bien conocido en la literatura que estos modelos son no lineales en sus coeficientes y que su análisis bayesiano es complicado. Por lo tanto, en este trabajo abordamos este problema introduciendo un método bayesiano para seleccionar el subconjunto más prometedor de los modelos SAR.