La predicción de series de tiempo es un importante problema de investigación debido a sus implicaciones en ingeniería, economía, finanzas y ciencias sociales. Un importante tópico de esta problemática es el desarrollo de nuevos modelos y su comparación con aproximaciones previas en términos de la precisión del pronóstico. Recientemente, las máquinas de vectores de soporte (SVM) han sido usadas para la predicción de series de tiempo, pero las experiencias reportadas son limitadas y hay algunos problemas relacionados con su especificación. El objetivo de este artículo es proponer una técnica novedosa para estimar algunas constantes en las SVM que usualmente son fijadas en forma empírica por el modelador. La técnica propuesta es usada para estimar varias SVM con el fin de pronosticar cinco series benchmark; los resultados obtenidos son comparados con las estadísticas reportadas en otros artículos. La metodología propuesta permite obtener SVM competitivas para las series pronosticadas en comparación con los resultados obtenidos usando otros modelos más tradicionales.