Các biến trong bài nghiên cứu đều là các chuỗi thời gian với một khoảng thời gian nhất định, và để các tính tốn cho miền giá trị này là phù hợp cho tồn bộ chuỗi thời gian thì biến đó phải dừng. Điều này còn giúp tránh được hồi quy giả mạo (nonsense regression). Cụ thể, ta có thể thu được hệ số R2 rất cao cùng với những hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, điều này có thể chỉ là giả mạo, cao có thể là do hai biến này có cùng xu thế chứ khơng phải do chúng tương quan chặt chẽ với nhau, do đó, những giá trị có được trong trường hợp này đều khơng đáng tin cậy.
ii. Chuỗi dừng giúp dự báo hiệu quả
Một chuỗi dừng nghĩa là chuỗi đó sẽ có giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (ở các độ trễ khác nhau) không đổi bất kể đo lường tại thời điểm nào.
Môt chuỗi như vậy nghĩa là dữ liệu của nó sẽ có xu hướng trở về mức trung bình và những dao động xung quanh mức trung bình là như nhau.
Một chuỗi khơng dừng khi nó vi phạm ít nhất một trong ba điều kiện trên. Điều này hàm ý là trong tương lai, chuỗi dữ liệu có thể khơng cịn giữ những đặc điểm cũ. Nghĩa là ta chỉ biết được đặc điểm của chuỗi này trong giai đoạn đang được nghiên cứu, nhưng không thể khái quát những đặc điểm này cho các giai đoạn sau đó, để phục vụ cho cơng tác dự báo.
Trong khi đó, bản chất của dự báo kinh tế lượng giả định rằng những gì đã xảy ra trong quá khứ sẽ tiếp tục được duy trì trong tương lai. Và như vậy, ta sẽ không thể dự báo hiệu quả nếu bản thân chuỗi dữ liệu luôn luôn thay đổi.