Para sistemas autorregresivos de error de ecuación (EEAR), este artículo propone un algoritmo de identificación mediante la transformación de equivalencia del modelo. La idea básica es eliminar el término autorregresivo en el modelo utilizando la transformación del modelo, estimar los parámetros del sistema convertido y luego calcular las estimaciones de parámetros del sistema original utilizando la forma de coeficiente comparativo y el principio de equivalencia del modelo. Para comparación, se proporciona simplemente el algoritmo recursivo de mínimos cuadrados generalizados. Los resultados de la simulación verifican que el algoritmo propuesto es efectivo y puede producir estimaciones de parámetros más precisas.