Heteroskedastično

OPREDELITEV Heteroskedastika

Heteroskedastični se nanaša na stanje, pri katerem odstopanje preostalega izraza ali izraza napake v regresijskem modelu močno niha. Če je to res, se lahko sistematično razlikuje in morda je nekaj dejavnika, ki lahko to pojasni. V tem primeru je model morda slabo opredeljen in ga je treba spremeniti, tako da to sistematično odstopanje razloži ena ali več dodatnih spremenljivk napovedovalca.

Nasprotno od heteroskedastike je homoskedastično. Homoskedastičnost se nanaša na stanje, pri katerem je variacija preostalega izraza konstantna ali skoraj enaka. Homoskedastičnost (napisana tudi "homoscedastičnost") je ena predpostavka linearnega regresijskega modeliranja. Homoskedastičnost kaže na to, da je regresijski model morda dobro opredeljen, kar pomeni, da zagotavlja dobro razlago učinkovitosti odvisne spremenljivke.

RAZDELJENJE DOLŽE Heteroskedastika

Heteroskedastičnost je pomemben koncept pri regresijskem modeliranju, v naložbenem svetu pa se za pojasnjevanje uspešnosti vrednostnih papirjev in naložbenih portfeljev uporabljajo regresijski modeli. Najbolj znan izmed njih je model določanja cene kapitala (CAPM), ki pojasnjuje uspešnost delnice v smislu njene nestanovitnosti glede na trg kot celoto. Razširitve tega modela so dodale druge spremenljivke napovedovalca, kot so velikost, zagon, kakovost in slog (vrednost v primerjavi z rastjo).

Te spremenljivke napovedovalca so dodane, ker pojasnjujejo ali upoštevajo razlike v odvisni spremenljivki, uspešnosti portfelja, nato pa jih razloži CAPM. Na primer, razvijalci modela CAPM so se zavedali, da njihov model ni uspel razložiti zanimive anomalije: visokokakovostne zaloge, ki so bile manj nestabilne od zalog nizke kakovosti, so ponavadi dosegale boljše rezultate kot je napovedoval model CAPM. CAPM pravi, da bi morale zaloge višjega tveganja presegati zaloge manjšega tveganja. Z drugimi besedami, zaloge z visoko volatilnostjo bi morale premagati zaloge z nižjo volatilnostjo. Vendar so visokokakovostne zaloge, ki so manj nestabilne, ponavadi boljše, kot je napovedoval CAPM.

Kasneje so drugi raziskovalci razširili model CAPM (ki je že bil razširjen na druge spremenljivke napovedovalca, kot so velikost, slog in zagon), da so vključili kakovost kot dodatno spremenljivko napovedovalca, imenovano tudi "faktor". S tem dejavnikom, ki je zdaj vključen v model, je bila upoštevana nepravilnost pri uspešnosti nizkih volatilnih zalog. Ti modeli, znani kot večfaktorski modeli, so osnova faktorskih naložb in pametne beta.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Heteroskedastičnost V statistiki se heteroskedastičnost zgodi, kadar standardni odkloni spremenljivke, ki jih spremljamo v določenem času, niso konstantni. več Kaj je napaka? Izraz napake je opredeljen kot spremenljivka v statističnem modelu, ki je ustvarjena, kadar model ne predstavlja v celoti dejanskega razmerja med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami. več Homoskedastični Homoskedastični se nanaša na stanje, v katerem je variacija izraza napake v regresijskem modelu konstantna. več Kaj regresijski ukrepi Regression je statistična meritev, ki poskuša določiti moč povezave med eno odvisno spremenljivko (ponavadi označeno z Y) in vrsto drugih spremenljivih spremenljivk (znanih kot neodvisne spremenljivke). več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več Avto-progresivna pogojna heteroskedastičnost (ARCH) Avto-progresivna pogojna heteroskedastičnost je statistični model časovnih vrst, ki se uporablja za analizo učinkov, ki jih ekonometrični modeli ne razlagajo. več partnerskih povezav