Разработаны устойчивые рекуррентные методы построения оптимальной модели, позволяющие получать более точные оценки параметров динамических систем. Развиты методы анализа алгоритмов оценки погрешности прогноза многомерной регрессионной модели, а также модифицированные методы наименьших квадратов. Разработаны эффективные методы параметрической идентификации. Описаны модифицированные итерационные методы помехоустойчивого оценивания для решения задач обработки данных, обладающие численной устойчивостью. Исследован вид приближенного М-фильтра и его ковариационной матрицы. Разработан модифицированный метод помехоустойчивой фильтрации, обладающий повышенной точностью. Впервые разработан метод помехоустойчивого оценивания, обладающий численной устойчивостью, определены его асимптотические свойства оценок. Созданы методы, обеспечивающие получение наиболее адекватной и наименее мультиколлинеарной модели.