Хетероскедастиц

ДЕФИНИЦИЈА хетероскедастичког

Хетероскедастички се односи на стање у коме варијанца преосталог термина или термина грешке у регресивном моделу варира у великој мери. Ако је то тачно, може се систематски разликовати и можда ће постојати неки фактор који то може објаснити. Ако је тако, онда је модел можда лоше дефинисан и треба га модификовати тако да се ова систематска варијанца објашњава једном или више додатних варијабли предиктора.

Супротност хетероскедастичкој је хомоскедастичка. Хомоскедастичност се односи на стање у коме је варијанца преосталог појма константна или готово једнака. Хомоскедастичност (такође написана „хомосцедастичност“) једна је претпоставка линеарног регресијског моделирања. Хомоскедастичност сугерира да регресијски модел може бити добро дефинисан, што значи да пружа добро објашњење перформанси зависне променљиве.

БРЕАКИНГ ДОВН Хетероскедастиц

Хетероскедастичност је важан концепт у регресијском моделирању, а у свету инвестиција регресијски модели се користе за објашњење перформанси хартија од вредности и портфеља улагања. Најпознатији од њих је Модел одређивања цена капитала (ЦАПМ), који објашњава перформансе акције у смислу њене нестабилности у односу на тржиште у целини. Проширења овог модела су додала и друге променљиве предвиђања као што су величина, замах, квалитет и стил (вредност у односу на раст).

Ове променљиве предиктора су додате јер објашњавају или узимају у обзир одступање у зависној варијабли, перформансама портфеља, а затим објашњава ЦАПМ. На пример, програмери ЦАПМ модела били су свесни да њихов модел није успео да објасни занимљиву аномалију: висококвалитетне залихе, које су биле мање волатилне од залиха неквалитетног квалитета, имале су тенденцију да се понашају боље него што је ЦАПМ модел предвиђао. ЦАПМ каже да залихе високог ризика треба да надмаше залихе нижег ризика. Другим речима, дионице високе волатилности требале би победити залихе слабијег волатилности. Али висококвалитетне залихе, које су мање нестабилне, имале су тенденцију да постижу боље резултате него што је то предвиђао ЦАПМ.

Касније су други истраживачи проширили ЦАПМ модел (који је већ био проширен на друге варијабле предвиђања као што су величина, стил и замах) како би укључили квалитет као додатну варијаблу предиктора, такође познат као "фактор". Уз овај фактор који је сада укључен у модел, рачуна се на аномалију у перформансама ниских волатилних залиха. Ови модели, познати као мултифакторски модели, чине основу улагања у факторе и паметне бета верзије.

Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.

Сродни услови

Хетероскедастичност У статистици се хетероскедастичност дешава када стандардна девијација променљиве, праћена током одређеног времена, није константна. више Шта је термин грешке? Израз грешке је дефинисан као променљива у статистичком моделу, која се ствара када модел не представља у потпуности стварни однос између независних и зависних променљивих. више Хомоскедастички Хомоскедастички се односи на стање у коме је варијанца термина грешке у регресијском моделу константна. више Шта регресијске мере Регресија је статистичко мерење које покушава да утврди јачину односа између једне зависне променљиве (која се обично означава са И) и низа других променљивих променљивих (познатих као независне променљиве). више Како функционише вишеструка линеарна регресија Вишеструка линеарна регресија (МЛР) је статистичка техника која користи неколико објашњивих променљивих за предвиђање исхода променљиве одговора. више Ауторегресивна условна хетероскедастичност (АРЦХ) Ауторегресивна условна хетероскедастичност је статистички модел временске серије који се користи за анализу ефеката који су необјашњиви у економетријским моделима. више партнерских веза