R语言做时间序列预测如何加入自变量

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正在对一套数据做时间序列分析，除了有因变量y以外还有两个自变量x1和x2，需要用多个模型进行建模。现在考虑的是用arima，exponential smoothing 和structural time series.
但是现在出现问题，x1和x2是平稳的，所以只想把它们当做单纯的自变量回归到方程中，若是ARIMA模型倒是可以通过在airma函数中加入xreg参数即可解决。可是另外两个模型呢？函数帮助后没有发现其中有类似xreg的参数设置，我用的是HoltWinter函数和StructTS函数，不知道有大神能解吗？还是说这两种模型不行。因为能力问题没有理论上去研究过这两种模型具体的原理，所以不知道是否可以。

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关键词：时间序列预测 时间序列 如何加入 R语言 自变量 自变量 如何

你好，可以分享一下多个自变量的ARIMA模型预测嘛，写论文很需要，谢谢你了