As metodologias de modelos Box & Jenkins buscam capturar a estrutura de dependência entre os valores observados, restando uma série de resíduos com um comportamento aleatório com valor esperado igual a zero.

Os modelos Box & Jenkins analisam séries temporais estacionárias, buscando identificar algum padrão que ajude entender o comportamento da série.

A identificação do modelo representativo seguindo esta metodologia ocorre com base em autocorrelações e correlações parciais para as séries estacionárias.

Podem ser realizados testes de Raiz Unitária: Dickey-Fuller (DF), Dickey-Fuller Aumentado (ADF), Phillips e Perron (PP), Dickey-Pantula; sendo que quando a série temporal possui Raiz Unitária ela é definida como Não Estacionária.

Na escolha do melhor modelo para explicar o comportamento da série de dados, pode ser utilizado o critério Akaike e o critério Schwarz. Quanto maiores forem os valores destes critérios em um determinado modelo analisado, melhor será o referido modelo.