Stacionarni stohastički proces je onaj čija raspodjela vjerojatnosti varira više ili manje stalno tijekom određenog vremenskog razdoblja.
Drugim riječima, niz brojeva može izgledati (i biti) kaotičan, ali uzima vrijednosti u ograničenom rasponu. Kroz ove informacije mogu se stvoriti modeli koji pokušavaju predvidjeti varijablu. Dnevni prinosi financijske imovine primjer su stacionarnih stohastičkih procesa. Dakle, dnevni povrati EURUSD-a, odnosno dnevna varijacija u postocima, imaju sljedeći oblik:
Ovaj grafikon odražava dnevni postotak povrata EURUSD-a od 1999. Međutim, kako bismo bolje razumjeli koncept, ponudit ćemo samo zadnjih 100 dana.
Povećavanjem grafa možemo jasnije vidjeti ponašanje varijable. Tijekom posljednjih 100 dana EURUSD je imao varijacije u rasponu od -1% i 1%. Ne možemo predvidjeti koja će biti varijacija određenog dana, ali možemo intuitivno (ali ne i potvrditi) raspon vrijednosti u kojem će varijabla biti.
Jesu li stacionarni stohastički procesi predvidivi?
Kad se govori o predvidljivosti stacionarnog stohastičkog procesa, ne tvrdi se da je on 100 posto predvidljiv. Odnosi se na mogućnost da niz ima određenu vjerojatnost u rasponu vrijednosti. Primjer pruža grafikon dnevnih prinosa EURUSD-a. Ne možemo predvidjeti hoće li EURUSD porasti ili pasti, ali s prilično visokom razinom pouzdanosti možemo predvidjeti da će se EURUSD vratiti između -1 i 1%.
Evo grube slike vrsta stohastičkih procesa. Među njima su stacionarni i nestacionarni stohastički procesi.
