This method produced optimal estimates of missing values in autoregressive moving average ARMA models through development of a Kalman filter 49. A maximum likelihood estimator MLE for the model parameters was then obtained. This was followed by the use of a smoothing algorithm.
Con esta metodología se hizo una estimación óptima de valores ausentes en modelos ARMA, desarrollando un filtro de Kalman 49; a continuación se obtuvo el estimador de máxima verosimilitud MV de los parámetros del modelo y luego se usó un algoritmo de suavizamiento.