Datenstationarität

Datenstationarität bezeichnet in der Zeitreihenanalyse den Zustand, in dem die statistischen Eigenschaften einer Datenreihe, wie Mittelwert, Varianz und Autokorrelation, über die Zeit hinweg konstant bleiben. Dieser Zustand ist eine zentrale Annahme in vielen statistischen Modellen, insbesondere bei Verfahren wie der linearen Regression, ARIMA-Modellen und anderen Methoden der Prognose und Analyse.

Eine Zeitreihe gilt als stationär, wenn ihre probabilistischen Eigenschaften nicht zeitabhängig sind. Das bedeutet, dass die Verteilung der Daten sich im Zeitverlauf nicht verändert. Bei stationären Daten sind Durchschnitt, Varianz und Autokorrelationen konstant, was die Modellierung und Vorhersage erheblich vereinfacht.

In der Praxis sind viele realweltliche Daten jedoch nicht stationär, beispielsweise Aktienkurse, Wirtschaftsdaten oder Wetteraufzeichnungen, die Trends, saisonale Schwankungen oder zufällige Variationen aufweisen. Um stationäre Modelle anwenden zu können, erfolgt häufig eine Transformation der Daten, etwa durch Differenzierung, logarithmische Transformation oder Entfernen von Trends und saisonalen Komponenten.

Die Überprüfung der Stationarität erfolgt meist durch statistische Tests wie den Augmented Dickey-Fuller-Test oder den KPSS-Test. Ist die Datenreihe nicht stationär, sind diese Transformationen notwendig, um verlässliche Modelle und Prognosen zu erstellen.

Insgesamt ist die Datenstationarität eine grundlegende Voraussetzung für many Zeitreihenanalyseverfahren, da sie die Basis für die Validität der angewandten statistischen Methoden bildet.