Stacionarni stohastični postopek je proces, katerega porazdelitev verjetnosti se v določenem časovnem obdobju bolj ali manj nenehno spreminja.
Z drugimi besedami, niz številk je lahko videti (in biti) kaotičen, vendar ima vrednosti v omejenem obsegu. S pomočjo teh informacij lahko naredimo modele, ki poskušajo predvideti spremenljivko. Dnevni donosi finančnega sredstva so primer stacionarnih stohastičnih procesov. Tako imajo dnevne donose EURUSD, torej dnevne razlike v odstotkih, naslednjo obliko:
Ta grafikon prikazuje dnevne odstotke donosa EURUSD od leta 1999. Vendar bomo za boljše razumevanje koncepta ponudili le zadnjih 100 dni.
S povečanjem grafa lahko jasneje vidimo vedenje spremenljivke. V zadnjih 100 dneh je imel EURUSD razlike v razponu od -1% do 1%. Ne moremo napovedati, katera bo sprememba določenega dne, lahko pa intuitivno (vendar ne potrdimo) obsega vrednosti, v katerem bo spremenljivka.
Ali so stacionarni stohastični procesi predvidljivi?
Ko govorimo o predvidljivosti stacionarnega stohastičnega procesa, ni treba trditi, da je 100-odstotno predvidljiv. Nanaša se na možnost, da serija z določeno verjetnostjo zavzame vrsto vrednosti. Primer je tabela dnevnih donosov EURUSD. Ne moremo napovedati, ali se bo EURUSD zvišal ali znižal, lahko pa z dokaj visoko stopnjo zaupanja napovemo, da se bo EURUSD vrnil med -1 in 1%.
Tu je groba slika vrst stohastičnih procesov. Med njimi so stacionarni in nestacionarni stohastični procesi.
