Phương sai biến hóa (Heteroskedastiđô thị hoặc Heteroscedasticity) là 1 trong những trường hợp trong những thống kê xảy ra Lúc lỗi tiêu chuẩn chỉnh của một trở thành không đổi vào một khoảng tầm thời hạn rõ ràng vào mô hình hồi qui con đường tính.

Bạn đang xem: Heteroskedasticity là gì


*

Hình minch họa.

Phương không nên rứa đổi

Khái niệm

Pmùi hương không đúng cầm đổi trong tiếng Anh là Heteroskedasticity hoặc Heteroscedasticity.

Pmùi hương sai nỗ lực đổi là 1 trong trường hợp trong những thống kê xẩy ra khi lỗi tiêu chuẩn chỉnh của một biến hóa ko thay đổi vào một khoảng thời hạn rõ ràng vào quy mô hồi qui tuyến đường tính.


Phân các loại phương không nên nạm đổi

Có 2 loại phương thơm không nên thay đổi: Không có ĐK và gồm điều kiện

- Phương thơm không đúng biến đổi không có điều kiện xảy ra Khi pmùi hương sai thay đổi không đối sánh với những biến tự do vào hồi qui. Mặc dù, hiệ tượng này phạm luật Giả định 4 (Phương sai của phần sai số là như là nhau đến toàn bộ những quan lại sát) của mô hình hồi qui tuyến tính tuy thế nó ko tạo thành vấn đề bự cho kết quả của thống kê.

- Pmùi hương không nên đổi khác gồm điều kiện xảy ra Lúc phương không nên biến đổi gồm đối sánh với các biến đổi độc lập trong hồi qui. Đây là loại gây nên những vụ việc duy nhất đến kết quả của những thống kê.

Xem thêm: Cách Làm Sữa Óc Chó Thơm Ngon Tại Nhà Cho Cả Gia Đình, Cách Làm Sữa Óc Chó Thơm Ngon Bổ Dưỡng

Hậu trái của phương thơm không nên chũm đổi

Phương sai chuyển đổi là 1 trong ngôi trường thích hợp của Việc vi phạm luật các mang định của mô hình hồi qui tuyến tính. Do kia, nó hoàn toàn có thể ảnh hưởng cho hiệu quả Khi đối chiếu kinh tế lượng hoặc mô hình tài bao gồm như CAPM.

Mặc dù, pmùi hương sai biến hóa ko tác động mang đến tính đồng điệu của câu hỏi ước lượng tđê mê số hồi qui, tuy thế nó hoàn toàn có thể dẫn mang đến lỗi trong Kết luận. lúc lỗi phương không đúng thay đổi xẩy ra, phép test F (F-test) là ko an toàn và tin cậy. Hậu trái trong thực tế có thể rất lớn nếu như chúng ta sử dụng đối chiếu hồi qui vào câu hỏi trở nên tân tiến những chiến lược chi tiêu.


lấy một ví dụ tiếp sau đây cho thấy thêm sự việc này thậm chí còn tác động đến sự đọc biết của chúng ta về những quy mô tài chính:

MacKinlay và Richardson (1991) vẫn kiểm tra cường độ ảnh hưởng của phương thơm không đúng biến đổi đến những thể nghiệm của quy mô định vị gia sản vốn (CAPM). Tác giả lập luận rằng trường hợp CAPM là đúng chuẩn, bọn họ vẫn không tìm thấy sự biệt lập đáng chú ý làm sao giữa tỉ suất lợi tức đầu tư tất cả điều chỉnh rủi ro (risk-adjusted return) Lúc sở hữu cổ phiếu nhỏ đối với CP to.

Để triển khai phân tách của bản thân mình, MacKinlay với Richardson đang nhóm toàn bộ những cổ phiếu bên trên Sàn thanh toán giao dịch chứng khoán Thủ đô New York cùng Sàn thanh toán giao dịch triệu chứng khoán Mỹ (ngày này Gọi là NYSE MKT) thành 10 team theo quý hiếm thị phần với gồm sự thu xếp lại hàng năm.

Sau kia, họ vẫn chất vấn sự biệt lập tất cả khối hệ thống trong tỉ suất lợi nhuận tất cả kiểm soát và điều chỉnh khủng hoảng của những danh mục đầu tư hội chứng khân oán dựa trên vốn hóa thị trường. Họ ước tính hồi qui sau:

ri,t = αi + βix rm,t + εi,t


Trong đó:- ri, tlà lợi nhuận thặng dư (lợi nhuận khổng lồ rộng lãi suất vay phi rủi ro ro) của danh mục chi tiêu i vào quá trình t- rm, tlà lợi tức đầu tư thặng dư của toàn bộ Thị phần trong quy trình tiến độ t

Công thức của CAPMgiới thiệu trả tngày tiết rằnglợi nhuận thặng dưcủa danh mục chi tiêu được phân tích và lý giải bởi vì ROI thặng dư của toàn Thị Trường nói thông thường. Giả thuyết kia ngụ ý rằng αi = 0 cho phần đông danh mục đầu tư i, vừa phải, không hữu ích nhuận thặng dư tích điểm đến danh mục chi tiêu khi tính mang lại rủi ro khủng hoảng hệ thống (khủng hoảng rủi ro thị trường) của nó.

(Tài liệu tmê say khảo: CFA cấp độ II, 20trăng tròn, Quantitative sầu methods)

*

Bài viết liên quan