ARMAモデルの予測がカルマンフィルターによって実行されるのはなぜですか

ARMAモデルを状態空間モデルとして表現し、カルマンフィルターを使用して予測を行う利点は何ですか？

この方法論は、たとえば、python-statsmodelsのSARIMAX実装で使用されます。

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

私にとっての主な利点の1つは、欠落データと不均一なタイムステップの処理です。カルマンフィルターは欠落している観測値を簡単に処理し、実際にそれらを代入するために使用できます。

OLSとMLEは欠落データを簡単に処理できません。カルマンフィルターとは異なり、すべてのパッケージでこの機能がサポートされるわけではありません。