Які переваги виражати модель ARMA як модель простору стану та робити прогнозування за допомогою фільтра Калмана?
Ця методологія, наприклад, використовується в реалізації SARIMAX реалізації моделей python-stats:
https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace
Відповіді:
Для мене однією з головних переваг є поводження з відсутніми даними та нерівномірними кроками часу. Фільтр Калмана легко обробляє пропущені спостереження, і насправді їх можна використовувати для їх імпульсу.
OLS та MLE не обробляють пропущені дані так легко, і не кожен пакет матиме підтримку цієї функції на відміну від фільтра Kalman.