ARX (autoregressive with exogenous input)モデルを実データにフィットするとき、exogeneous inputsと過去の出力を説明変数として二乗誤差最小法を使うと聞きました。

そこで質問です。

(1) この二乗誤差最小部分にL1あるいはL2ノルムのペナルティ項を足してregularizeすることは妥当と言えるでしょうか。
(2) もし妥当な場合、その裏付けとなる文献（解説・証明・使用例が記載されている論文あるいは書籍）を挙げていただけますでしょうか。

よろしくお願いします。