В последние годы был предложен и развит метод прямой оптимизации весов (МПОВ) в задачах статистического оценивания с его применением в идентификации нелинейных систем. В вычислительном отношении этот метод обычно сводится к выпуклому (например, квадратичному или коническому) программированию, решаемому эффективно. Оптимальность и суб-оптимальность получаемых таким образом оценок, в минимаксном смысле по отношению к критерию ошибки оценивания, может быть исследована при слабых априорных предположениях. Обсуждаются основные идеи данного подхода и представлен обзор полученных результатов.
