Un proces stochastic staționar este unul a cărui distribuție a probabilității variază mai mult sau mai puțin constant pe o anumită perioadă de timp.
Cu alte cuvinte, o serie de numere pot arăta (și pot fi) haotice, dar pot lua valori într-un interval limitat. Prin aceste informații, se pot face modele care încearcă să prezică variabila. Randamentele zilnice ale unui activ financiar sunt un exemplu de procese stochastice staționare. Astfel, randamentele zilnice ale EURUSD, adică variația zilnică în procente, au următoarea formă:
Acest grafic reflectă randamentul procentual zilnic al EURUSD din 1999. Cu toate acestea, pentru a înțelege mai bine conceptul, vom oferi doar ultimele 100 de zile.
Mărind graficul putem vedea mai clar comportamentul variabilei. În ultimele 100 de zile EURUSD a avut variații în intervalul -1% și 1%. Nu putem prezice care va fi variația unei anumite zile, dar putem intui (dar nu confirma) gama de valori în care va fi variabila.
Sunt previzibile procesele stochastice staționare?
Când ne referim la predictibilitatea unui proces stocastic static, nu se pretinde că este 100% predictibil. Se referă la posibilitatea ca, cu o anumită probabilitate, seria să ia o gamă de valori. Un exemplu este oferit de graficul randamentelor zilnice ale EURUSD. Nu putem prezice dacă EURUSD va crește sau va scădea, dar putem prezice cu un nivel destul de ridicat de încredere că EURUSD va reveni între -1 și 1%.
Iată o imagine generală a tipurilor de procese stochastice. Printre acestea se numără procesele stochastice staționare și non-staționare.
