En este trabajo se propone un nuevo procedimiento para detectar raíces unitarias basado en métodos de subespacios. Nuestra propuesta tiene tres aspectos originales principales. Primero, la misma metodología puede aplicarse a series individuales o a vectores de series temporales. Segundo, utiliza una familia flexible de criterios de información, cuyas funciones de pérdida pueden adaptarse a las propiedades estadísticas de los datos. Finalmente, no requiere especificar un proceso estocástico para las series analizadas. Un ejercicio de simulación muestra que el método tiene buenas propiedades en muestras finitas y su aplicación práctica se ilustra mediante el análisis de varias series reales.