新しい予測手法にはいくつかの利点があります。
まず第一に、従来のETS手法では扱いづらかった非正規分布エラーへの対応能力が向上しています。Student t-distribution を用いることで重尾特性（heavy-tailed）データやアウトライアー値へ柔軟に対処することが可能です。
次に、パラメータ推定方法がMLEからBayesian inference へ移行したことで不確実性評価や事後分布から得られる情報量も豊富です。これにより精度高い予測だけでなく信頼区間等幅広い情報提供も可能です。
最後に、モデル自体も柔軟性・拡張性・汎用性が高まっており、さまざまな時系列データセットやビジネスケースでも適用可能です。