El documento propone un nuevo método para resolver el problema de identificación de parámetros para una clase de sistemas estocásticos lineales discretos en el tiempo con ruido multiplicativo y aditivo utilizando una optimización basada en gradientes numéricos. El método construido se basa en la aplicación de un filtro de covarianza UD para los sistemas mencionados y un método original para evaluar sensibilidades de estado dentro de la transformación MWGS ortogonal a la matriz, numéricamente estable. Además de la estabilidad numérica del algoritmo propuesto ante errores de redondeo de la máquina debido a la aplicación del procedimiento de ortogonalización MWGS-UD en cada paso, la principal ventaja de los resultados obtenidos es la posibilidad de calcular analíticamente derivadas en un valor dado del parámetro identificado sin necesidad de utilizar métodos de diferencia finita. Experimentos numéricos demuestran cómo los resultados obtenidos pueden aplicarse para resolver el problema de identificación de parámetros para el modelo del sistema estocástico considerado.