ОПРЕДЕЛЕНИЕ на Heteroskedastic
Heteroskedastic се отнася до състояние, при което дисперсията на остатъчния термин или термина на грешка в регресионен модел варира в голяма степен. Ако това е вярно, то може да се различава по систематичен начин и може да има някакъв фактор, който да обясни това. Ако е така, тогава моделът може да бъде дефиниран лошо и трябва да бъде променен, така че тази систематична дисперсия да се обясни с една или повече допълнителни променливи променливи.
Обратното на хетерокедастичното е хомоскедастично. Хомоскедастичността се отнася до състояние, при което дисперсията на остатъчния термин е постоянна или почти такава. Хомоскедастичността (също изписана „хомоседастичност“) е едно предположение за моделиране на линейна регресия. Хомоскедастичността предполага, че регресионният модел може да бъде добре дефиниран, което означава, че той дава добро обяснение на работата на зависимата променлива.
НАРУШЕНИЕ НАДОЛУ Хетероскедастик
Хетероскедастичността е важно понятие в регресионното моделиране, а в инвестиционния свят се използват регресионни модели, които обясняват представянето на портфейлите от ценни книжа и инвестициите. Най-известният от тях е Моделът за ценообразуване на капиталовите активи (CAPM), който обяснява представянето на акцията по отношение на нейната нестабилност спрямо пазара като цяло. Разширенията на този модел са добавили и други променливи на прогноза като размер, импулс, качество и стил (стойност спрямо растеж).
Тези променливи на предсказателя са добавени, защото обясняват или отчитат отклонение в зависимата променлива, ефективността на портфейла, след това се обяснява от CAPM. Например, разработчиците на модела CAPM бяха наясно, че техният модел не успя да обясни интересна аномалия: висококачествените запаси, които бяха по-малко променливи от нискокачествените запаси, имаха тенденция да се представят по-добре от прогнозирания модел на CAPM. CAPM казва, че акциите с по-висок риск трябва да превъзхождат запасите с по-малък риск. С други думи, запасите с висока волатилност трябва да победят запасите с по-ниска волатилност. Но висококачествените акции, които са по-малко променливи, са склонни да се представят по-добре от предвидените от CAPM.
По-късно други изследователи разшириха модела на CAPM (който вече беше разширен, за да включи други променливи прогнози като размер, стил и импулс), за да включат качеството като допълнителна променлива прогноза, известна също като „фактор“. С този фактор сега е включен в модела, се отчита аномалията на производителността на запасите с ниска волатилност. Тези модели, известни като многофакторни модели, формират основата на факторното инвестиране и интелигентната бета версия.
