În vederea modelării econometrice dinamice capabile să identifice fazele dezechilibrului financiar, precum şi efectele de tendinţă pentru următoarele perioade drept bază informaţională pot servi datele statistice oficiale prezentate de Biroul Naţional de Statistică şi Banca Naţională a Moldovei. Iar prin prisma indicatorului Indicele Competitivităţii Globale (ICG) al Republicii Moldova putem lua în calcul efectul unor variabile indirect pentru a estima impactul factorilor identificaţi asupra evoluţiei creditelor noi acordate pe sectorul bancar. Modelarea în baza serilor de timp impune o serie de condiţii privind calitatea datelor iniţiale. Pentru a obţine ca rezultat estimatori neconvergenţi ai parametrilor structurali ai modelului seriile de date iniţiale trebuie să fie staţionare, fără efect sezonier. Astfel, toate seriile selectate în studiu au fost verificate la staţionaritate cu ajutorul testului ADF. Non-staţionare s-au adeverit a fi seriile: indicele dinamicii ratei medii ponderate ale dobânzilor la creditele noi acordate, indicele dinamicii ratei medii ponderate ale dobânzilor la depozitele noi atrase. Aplicând procedeul primei diferenţe staţionaritatea a fost asigurată. Testarea sezonalităţii prin prisma procedeului grafic Means by Season a scos in evidenţă prezenţa efectului de sezonalitate la următoarele serii dinamice: indicele preţurilor producţiei industriale, indicele dinamicii ratei medii ponderate ale dobânzilor la creditele noi acordate, indicele dinamicii ratei medii ponderate ale dobânzilor la depozitele noi atrase. Pentru ajustarea seriilor au fost utilizate procedurile statistice: Census X-12 pentru variabilele diferenţă de ordinul unu al indicelui dinamicii ratei medii ponderate ale dobânzilor la creditele noi acordate şi respectiv al indicele dinamicii ratei medii ponderate ale dobânzilor la depozitele noi atrase, iar indicele preţurilor producţiei industriale a fost ajustat cu ajutorul procedurii Moving Average Methods Pentru studiul nostru am aplicat regresia ARMADL (Auto Regressive Moving Average Distributed Lag). În urma calculelor şi a analizelor, am identificat un model econometric ce simulează interacţiunea între piaţa creditelor noi acordate rezidenţilor de către băncile din Republica Moldova şi disponibilităţile financiare ale populaţiei prezentate prin prisma salariului net, evoluţia preţurilor reflectată prin indicele preţului de consum, performanţa sectorului productiv redată prin indicele producţiei industriale, interacţiunea cu economiile lumii a fost redată prin poziţia investiţională netă, într-o perioadă complicată atât economic cât şi politic, anii 2011-2016. În acest diapazon temporal, au fost lichidate trei bănci importante pe piaţa financiar-bancară autohtonă, totodată a avut loc marea fraudă financiară: delapidarea unor fonduri considerabile din sistem. Cu toate acestea, rezultatele simulării sunt foarte aproape de trendul real al variabilei estimate, respectându-se toate condiţiile impuse faţă de simulările econometrice de acest gen, respectiv, tendinţele de viitor anticipate au un grad sporit de credibilitate.