Persistencia en series de tiempo

¿Podría alguien decirme qué significa el término 'persistencia' en el análisis de series de tiempo? Se trata de econometría y regresión aplicada.

En términos generales, el término persistencia en el contexto de series de tiempo a menudo se relaciona con la noción de propiedades de memoria de las series de tiempo. Para decirlo de otra manera, tiene un proceso de series de tiempo persistente si el efecto de un choque infinitesimal (muy) pequeño influirá en las predicciones futuras de sus series de tiempo durante mucho tiempo. Por lo tanto, cuanto más largo es el tiempo de influencia, más larga es la memoria y la extrema persistencia. Puede considerar un proceso integrado I (1) como un ejemplo de proceso altamente persistente (la información que proviene de los shocks nunca desaparece). Aunque los procesos fraccionados integrados (ARFIMA) serían ejemplos más interesantes de procesos persistentes. Probablemente sería útil leer sobre la medición de la persistencia condicional en series de tiempo en el artículo de G. Kapetanios.

Una serie persistente es aquella en la que el valor de la variable en una fecha determinada está estrechamente relacionado con el valor anterior. Las dos medidas básicas de persistencia son la autocovarianza y el coeficiente de autocorrelación.