Antworten:
Grob gesagt hängt der Begriff Persistenz im Zeitreihenkontext häufig mit dem Begriff der Gedächtniseigenschaften von Zeitreihen zusammen. Anders ausgedrückt, Sie haben einen beständigen Zeitreihenprozess, wenn der Effekt eines infinitesimalen (sehr) kleinen Schocks die zukünftigen Vorhersagen Ihrer Zeitreihen für eine sehr lange Zeit beeinflusst. Je länger die Zeit des Einflusses ist, desto länger ist das Gedächtnis und die extreme Ausdauer. Sie können einen integrierten Prozess I (1) als Beispiel für einen äußerst beständigen Prozess betrachten (Informationen, die von den Schocks stammen, sterben nie aus). Obwohl fraktionell integrierte (ARFIMA) Prozesse interessantere Beispiele für persistente Prozesse wären. Wahrscheinlich wäre es nützlich, über das Messen der bedingten Persistenz in Zeitreihen zu lesen in G.Kapetanios Artikel.