Un regim stationar poate fi definit ca o situatie in care variabila de interes nu schimba valoarea sa in decursul timpului. Acest lucru se realizeaza prin impiedicarea schimbarii externe care ar putea afecta variabila. Exemple de variabile care pot fi mentinute in regim stationar includ temperatura, presiunea atmosferica si salinitatea apei.
In domeniul statisticii, principiul stationarului se refera la ipoteza ca distributia unei variabile se poate mentine in timp. Aceasta presupune ca valorile variabilei nu se vor schimba in mod semnificativ in timp si, prin urmare, distributia acestora va ramane, de asemenea, neschimbata. Ca atare, estimarile statisticilor de baza precum media aritmetica si deviatia standard sunt, de asemenea, stationare, ceea ce inseamna ca vor ramane la aceeasi valoare in decursul timpului.
Acest principiu se aplica si teoriilor economice si financiare. In aceste domenii, se presupune ca preturile si ratele economice nu se vor schimba in mod semnificativ in decursul timpului. Acest principiu este bazat in mare parte pe ipoteza ca factorii care influenteaza pretul si ratele economice (de exemplu, cererea si oferta, inflatia si politica monetara) nu se vor schimba in timp. De asemenea, se presupune ca aceste variabile nu vor fi afectate de factori externi, precum stiri sau evenimente internationale.
Astfel, ipotezele unui regim stationar includ presupuneri ca variabilele vor ramane neschimbate in mod semnificativ in decursul timpului, ca estimarile statistice de baza vor ramane constante si ca inflatia, cererea si oferta, precum si evenimentele externe nu vor afecta preturile sau ratele economice. In acest fel, ipoteza stationarului a fost folosita pe scara larga in statistici, economie si finante pentru a furniza modele de previziune predictibile si credibile.