ikkestasjonær

Ikkestasjonær er et begrep brukt i statistikk og tidsserieanalyse for å beskrive en tidsserie der statistiske egenskaper ikke er konstante over tid. Ofte refererer man til svak stasjonaritet, som innebærer at tidsseriens forventning (gjennomsnitt), varians og autokovarianser er tidsinvariante og i tillegg at autokovariansen avhenger bare av tidsforskjellen mellom observasjoner. Sterk stasjonaritet beskriver en strengere tilstand der hele fordelingen er tidsinvariant under tidsforskyvninger.

Årsaken til ikkestasjonærhet kan være en tydelig trend, sesongvariasjon, strukturelle brudd, eller enhetene i serien som følger en tilfeldig vandring eller integrert prosess. Eksempler inkluderer en lineær trend i dataene eller en random walk hvor variansen vokser uten begrensning over tid. I mange økonomiske og naturvitenskapelige dataserier er ikkestasjonæritet vanlig, og serier kan være I(d) der de er integrerte av orden d.

Konsekvenser og håndtering. Ikkestasjonære serier utfordrer standard statistiske metoder som forutsetter stasjonaritet, spesielt når det gjelder beregning av standardfeil og testing av hypoteser. For å analysere ikkestasjonære serier brukes ofte differensiering for å oppnå stasjonaritet (for eksempel ARIMA-modeller), eller man fjerner trender og sesongkomponenter (detrending, sesongjustering). For ikke-stasjonære serier som er langsiktigt forbundet, kan kointegrasjon og VECM-modeller være aktuelle. Lokalt stasjonære modeller og metoder som wavelets kan også brukes når egenskapene endres over tid.

Tester og diagnose. Vanlige tester inkluderer Augmented Dickey–Fuller (ADF) og Phillips-Perron for enhetrot, samt KPSS for å teste stasjonaritet, ofte supplert av tester for strukturelle brudd ved behov. Evaluering av ikkestasjonærhet er viktig for riktig modellvalg og tolkning av resultater.