Heteroskedastic definīcija
Heteroskedastika attiecas uz stāvokli, kurā atlikušā termina vai kļūdas termina dispersija regresijas modelī ir ļoti atšķirīga. Ja tā ir taisnība, tas var sistemātiski atšķirties, un to var izskaidrot kāds faktors. Ja tā, tad modelis var būt vāji definēts, un tas ir jāmaina, lai šo sistemātisko dispersiju izskaidrotu ar vienu vai vairākiem papildu prognozētāja mainīgajiem.
Heteroskedastikas pretstats ir homoskedastisks. Homoskedasticitāte attiecas uz stāvokli, kurā atlikušā termina dispersija ir nemainīga vai gandrīz tāda pati. Homoskedasticitāte (arī ar uzrakstu "homoscedasticity") ir viens pieņēmums par lineārās regresijas modelēšanu. Homoskedasticitāte liek domāt, ka regresijas modelis var būt precīzi definēts, kas nozīmē, ka tas sniedz labu izskaidrojumu atkarīgā mainīgā veiktspējai.
PĀRKLĀŠANA LEJĀ Heteroskedastika
Heteroskedatilitāte ir svarīgs jēdziens regresijas modelēšanā, un ieguldījumu pasaulē regresijas modeļi tiek izmantoti, lai izskaidrotu vērtspapīru un ieguldījumu portfeļu darbību. Vispazīstamākais no tiem ir kapitāla aktīvu cenu noteikšanas modelis (CAPM), kas izskaidro akciju veiktspēju, ņemot vērā to nepastāvību attiecībā pret tirgu kopumā. Šī modeļa paplašinājumi ir pievienojuši citus paredzamos mainīgos lielumus, piemēram, lielumu, impulsu, kvalitāti un stilu (vērtība pret pieaugumu).
Šie paredzamie mainīgie ir pievienoti, jo tie izskaidro vai atspoguļo dispersijas atkarīgajā mainīgajā, portfeļa veiktspējā, un tad tos izskaidro ar CAPM. Piemēram, CAPM modeļa izstrādātāji apzinājās, ka viņu modelis nespēj izskaidrot interesantu anomāliju: augstas kvalitātes krājumiem, kas bija mazāk svārstīgi nekā zemas kvalitātes krājumiem, bija tendence darboties labāk nekā tika prognozēts CAPM modelim. CAPM saka, ka augstāka riska krājumiem vajadzētu pārspēt zemāka riska krājumus. Citiem vārdiem sakot, akcijām ar augstu nepastāvību vajadzētu pārspēt zemākas nepastāvības akcijas. Bet augstas kvalitātes krājumiem, kas ir mazāk nepastāvīgi, bija tendence darboties labāk, nekā prognozēja CAPM.
Vēlāk citi pētnieki paplašināja CAPM modeli (kas jau tika paplašināts, iekļaujot citus paredzamus mainīgos, piemēram, lielumu, stilu un impulsu), lai iekļautu kvalitāti kā papildu prognozējamo mainīgo, kas pazīstams arī kā "faktors". Tā kā šis faktors tagad ir iekļauts modelī, tika ņemta vērā zemu nepastāvības akciju darbības anomālija. Šie modeļi, kas pazīstami kā daudzfaktoru modeļi, ir pamatā faktoru ieguldījumiem un viedajai beta versijai.
