确实是的：指数平滑和 ARIMA 都是状态空间模型的特例。对于 ARIMA，请参阅 Rob Hyndman 的演讲，对于指数平滑，请参阅使用指数平滑进行预测 - 状态空间方法。这表明特定的指数平滑方法可以为某些 ARIMA 数据生成过程产生 MSE 最优点预测，反之亦然。

Rob Hyndman 通常在状态空间框架中工作，其他预测者也是如此。ARIMA 和指数平滑的特殊情况不会消失，因为它们是完善的预测范式，比一般的状态空间公式更容易解释。然而，状态空间公式允许“经典”方法的“自然”扩展，例如，包括因果效应或复杂的季节性。