Tại sao dự báo các mô hình ARMA được thực hiện bởi bộ lọc Kalman

Những lợi thế của việc thể hiện một mô hình ARMA như một mô hình không gian trạng thái và dự báo bằng bộ lọc Kalman là gì?

Phương pháp này là ví dụ được sử dụng trong triển khai SARIMAX của python-statsmodels:

https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

Đối với tôi một trong những lợi thế chính là xử lý dữ liệu bị thiếu và các bước thời gian không đồng đều. Bộ lọc Kalman dễ dàng xử lý các quan sát bị thiếu, và thực sự có thể được sử dụng để buộc tội chúng.

OLS và MLE không dễ dàng xử lý dữ liệu bị thiếu và không phải gói nào cũng có tính năng hỗ trợ này không giống như bộ lọc Kalman.