mittestatsionaarsed

Mittestatsionaarsed protsessid on ajaseerajad, mille omadused muutuvad ajas. Näiteks nende keskväärtus või dispersioon ei ole ajas konstantne ning autokovariatsioon võib sõltuda nii ajast kui ka ajavahemikust. Sellised omadused raskendavad statistiliste mudelite ennustust ja võivad viia vääraadsete järeldusteni, kui mitte-statsionaarsust ei käsitata sobivalt.

Peamised alaliigid hõlmavad trendist sõltuvaid mittestatsionaarseid ja neid, mida saab stabiilseks teisendada eristamise teel. Trendist sõltuvad näited võivad näidata püsivat kasvu või langust, mida tuleb sageli eemaldada deterministilise trendiga, et saada stabiilne protsess. Integreeritavate ehk I(d) protsesside korral, kus d on positiivne, muutub järjestus stabiilseks pärast d erinevuse võtmist.

Testid ja mudelid: statistilised testid nagu ADF (Augmented Dickey-Fuller), KPSS ja Phillips-Perron hindavad, kas keskväärtus ja dispersioon on ajas konstantne. Mitte-statsionaarsust käsitletakse sageli ARIMA-mudelite raames; kui protsess on I(d) (d > 0), võetakse sobivasti erinevus, et mudel muutuks stabiilseks. Mitme muutujaga järjestuste puhul võib kasutada ko‑integratsiooni ja veakorrektsioonimudeleid (ECM), mis kirjeldavad pikaajalisi suhteid ja lühiajaliseks tasakaalustamist.

Kasutus ja tähtsus: paljud majanduse ja kliima ajalised andmed on mitte-statsionaarsed; õige lähenemine aitab vältida spuri tulemusi ning parandab prognooside täpsust.

---