Создание модели, адекватно описывающей поведение остатков анализируемого ряда , проводят обычно в рамках класса стационарных временных рядов. Ряд называют строго стационарным, если совместное распределение вероятностей наблюдений

и наблюдений одинаково для любых m,

Таким образом, свойства строго стационарного ряда не изменяются при изменении начала отсчета времени и числа наблюдений.

В частности, при строгая стационарность ряда обуславливает то, что закон распределения вероятностей случайной величины не зависит от t ; следовательно, от t не зависят и основные числовые характеристики ряда: среднее значение и дисперсия .

Ряд называют слабо стационарным, если его среднее значение и дисперсия не зависят от t, но не более того. Строго стационарный ряд одновременно слабо стационарен, но не наоборот. Для стационарных рядов характерно монотонное убывание автокорреляционной функции.

Нестационарным называют ряд, отличающийся от стационарного на неслучайную, зависящую от t составляющую.

При строгой стационарности совместные двумерные распределения пар совпадают и зависят только от . Ковариация будет зависеть только от временного сдвига .