Este artículo aborda el problema de identificación de parámetros para sistemas estocásticos en tiempo discreto con entradas exógenas desconocidas. Estos sistemas conforman una clase importante de modelos de sistemas estocásticos dinámicos utilizados para describir objetos y procesos bajo un alto nivel de incertidumbre a priori, cuando no es posible hacer suposiciones sobre la evolución de la señal de entrada desconocida o sus propiedades estadísticas. El propósito principal de este artículo es construir una nueva modificación basada en SVD del algoritmo de filtrado existente de Gillijns y De Moor para sistemas estocásticos lineales en tiempo discreto con entradas exógenas desconocidas. Utilizando los resultados teóricos obtenidos, demostramos cómo este algoritmo modificado puede aplicarse para resolver el problema de identificación de parámetros. Los resultados de nuestros experimentos numéricos realizados en MATLAB confirman la efectividad del método de identificación de parámetros basado en SVD que se desarrolló, bajo condiciones de entradas exógenas desconocidas, en comparación con la identificación de parámetros de máxima verosimilitud cuando las entradas exógenas son conocidas.