제안된 LGT 및 SGT 모델의 우수한 성능은 여러 측면에서 설명될 수 있습니다. 먼저, 이 모델들은 기존의 ETS 모델보다 더 유연한 트렌드 및 오차 모델을 제공하여 다양한 시계열 패턴을 더 잘 캡처할 수 있습니다. 특히, 학생 t-분포를 사용하여 이상치에 강건한 모델을 구축하고, 오차의 크기를 레벨에 따라 변화시킴으로써 데이터의 특성을 더 잘 반영할 수 있습니다. 또한, 베이지안 추정 기법을 사용하여 모델을 적합시키면서 불확실성을 고려할 수 있으며, 이를 통해 정확한 예측 구간을 제공할 수 있습니다. 이러한 모델 구조와 추정 기법의 결합은 모델의 예측 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.