Модель ARIMA(p,d,q) действительно имеет специфические предпосылки относительно стационарности временных рядов. Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• a. Временной ряд является стационарным - Этот вариант неверен, так как модель ARIMA применяется именно для нестационарных временных рядов, которые могут быть приведены к стационарному виду с помощью разностного преобразования.
• b. Разности временного ряда порядка d являются стационарными - Этот вариант является правильным. Основная идея модели ARIMA заключается в том, что если мы применим разностное преобразование к временной серии d раз, то полученный ряд станет стационарным. Это позволяет применять методы анализа временных рядов, которые требуют стационарности.
• c. Разности временного ряда порядка d-1 являются стационарными - Этот вариант также неверен, так как он не гарантирует стационарность. Разности порядка d-1 могут быть нестационарными, и именно d разностей требуется для достижения стационарности.

Таким образом, правильный ответ - b. Разности временного ряда порядка d являются стационарными.