¿Por qué la predicción de modelos ARMA es realizada por el filtro Kalman?


Respuestas:


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Para mí, una de las principales ventajas es el manejo de datos faltantes y pasos de tiempo desiguales. El filtro de Kalman maneja fácilmente las observaciones faltantes, y en realidad se puede usar para imputarlas.

OLS y MLE no manejan los datos faltantes con tanta facilidad, y no todos los paquetes tendrán esta característica compatible a diferencia del filtro de Kalman.

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