Применение регрессионного анализа в динамических задачах оценивания систем требует от алгоритма высокого быстродействия определения параметров модели. Также исходные данные могут иметь стохастическую неоднородность. Поэтому наряду с быстродействием необходимо, чтобы оценки параметров модели были устойчивыми к различным аномалиям в данных. Однако устойчивые методы оценивания, включая метод наименьших модулей, значительно уступают параметрическим методам. Цель работы — описание вычислительно эффективного алгоритма реализации метода наименьших модулей для динамического оценивания регрессионных моделей и исследование его возможностей для решения практических задач. Этот алгоритм основан на спуске по узловым прямым. При этом вместо значений целевой функции рассматривают ее производную по направлению спуска. Вычислительная трудоемкость алгоритма снижена также за счет использования в качестве начальной точки решения задачи на предыдущем шаге и эффективного обновления наблюдений в текущей выборке данных. Проведен сравнительный анализ фактического быстродействия предложенного динамического варианта алгоритма градиентного спуска по узловым прямым со статическим вариантом, а также с методом наименьших квадратов. Показано, что динамический вариант алгоритма градиентного спуска по узловым прямым позволил для распространенных практических ситуаций приблизиться по быстродействию к методу наименьших квадратов. Это позволяет использовать предложенный вариант алгоритма градиентного спуска по узловым прямым на практике в динамических задачах оценивания широкого класса систем.