Việc nghiên cứu thực nghiệm dựa vào dữ liệu chuỗi thời gian giả định rằng chuỗi thời gian được đề cập tới phải là dừng. Dữ liệu của bất kì chuỗi thời gian nào đều có thể được coi là tạo ra nhờ một quá trình ngẫu nhiên và một tập hợp dữ liệu cụ thể được coi là kết quả (cá biệt), tức là một mẫu, của quá trình ngẫu nhiên đó.
Quá trình ngẫu nhiên dừng là một dạng của quá trình ngẫu nhiên, một quá trình ngẫu nhiên được coi là dừng nếu như trung bình và phương sai của nó không đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính. Một chuỗi dữ liệu dùng sẽ có xu hướng trở về giá trị trung bình vag những dao động xung quanh giá trị trung bình (được đo bằng phương sai là những biến thiên của giá trị chuỗi thời gian xoay quanh giá trị trung bình) sẽ như nhau.
Bên cạnh đó, nếu một chuỗi thời gian không dừng theo cách ta vừa định nghĩa trên, ta có thể gọi đó là chuỗi không dừng, hay chuỗi này có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
Tại sao chuỗi thời gian dừng lại quan trọng? Nếu một chuỗi thời gian không dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cuauw hành vi của nó chỉ trong một khoảng thời gian đang được xem xét. Vì thế, mỗi một mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất định và chỉ thể hiện những hành vi cụ thể trong một khoảng thời gian xem xét. Kết quả, chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai đoạn thời gian khác. Với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy có thể sẽ không có giá trị thực tiễn. Vì như thế, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả định rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai. Và như vậy, chúng ta không thể dự báo được điều gì cho tương lai nếu như bản rthana dữ liệu luôn thay đổi. Hơn nưa, đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian không dừng thì tất cả các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ không có giá trị cho việc dự báo và thường được gọi là hiện tượng “hồi quy giả mạo”. Do vậy, điều kiện cơ bản nhất cho việc dự báo một chuỗi thời gian là nó phải có tính dừng.
Hai phương pháp kiểm định tính dừng thường được sử dụng là Giản đồ tự tương quan (dựa vào thống kê t và thống kê Q) và kiểm định nghiệm đơn vị (dụa vào thống kê tau (τ) của Dickey – Fuller.
