Анализируются задачи, идентификации стохастических систем, связанные с применением нелинейных мер зависимости случайных величин (процессов). Рассматриваются подходы, использующие такую состоятельную меру зависимости, как взаимная информация. Предложена конструктивная процедура построения линейной входо-выходной модели, которая представляет собой статистический эквивалент некоторой нелинейной многомерной динамической стохастической системы с гауссовым входным процессом в виде белого шума. Ключевым моментом такой процедуры является использование в качестве критерия статистической линеаризации условия (покомпонентного) совпадения взаимной информации входного и выходного процессов системы и взаимной информации входного и выходного процессов модели. Данный подход позволяет получить явные соотношения, определяющие элементы весовых матриц линеаризованной модели. При этом исключается использование такого нереального, в контексте задачи идентификации, априорного условия, как известность совместного распределения выходных процессов системы и модели.