Por que a previsão dos modelos ARMA é realizada pelo filtro Kalman

Quais são as vantagens de expressar um modelo ARMA como um modelo de espaço de estado e fazer previsões usando um filtro Kalman?

Essa metodologia é usada, por exemplo, na implementação SARIMAX dos python-statsmodels:

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

Para mim, uma das principais vantagens é o tratamento de dados ausentes e etapas desiguais. O filtro Kalman manipula facilmente as observações ausentes e, na verdade, pode ser usado para imputá-las.

O OLS e o MLE não lidam com dados ausentes com tanta facilidade, e nem todos os pacotes terão esse recurso de suporte, diferentemente do filtro Kalman.