La publicación está dedicada al estudio de las propiedades asintóticas de los estimadores estadísticos de los parámetros de distribución de una serie temporal estacionaria multidimensional que satisface condiciones de mezcla fuerte. Consideramos estimaciones que proporcionan en el límite los valores máximos para algunas funciones objetivas, que tienen propiedades similares a la conocida propiedad de normalidad asintótica local. Estas estimaciones se construyen resolviendo las ecuaciones, donde son funciones arbitrarias para las cuales en probabilidad uniformemente en , donde es compacto en . En muchos casos, las estimaciones tienen las mismas propiedades asintóticas que los conocidos M-estimadores definidos por ecuaciones, pero a menudo pueden ser mucho más simples computacionalmente. Consideramos un método algorítmico para construir estimaciones, que es similar al método de acumulación propuesto por primera vez por R. Fischer y desarrollado rigurosamente por L. Le Cam. El principal resultado teórico del artículo es la demostración del teorema, en el cual se formulan las condiciones de la normalidad asintótica de las estimaciones, y se propone la expresión para su matriz de desviaciones cuadráticas medias asintóticas.