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 modeliranja linearne regresije. 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 v regresijskem modeliranju, v naložbenem svetu pa se za razlago uspešnosti vrednostnih papirjev in naložbenih portfeljev uporabljajo regresijski modeli. Najbolj znan izmed njih je model določanja vrednosti 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 napovedal CAPM.
Pozneje so drugi raziskovalci razširili model CAPM (ki je bil že razširjen na druge spremenljivke napovedovalca, kot so velikost, slog in zagon), da so vključili kakovost kot dodatno spremenljivko napovedovalca, imenovano tudi "faktor". Ker je ta dejavnik zdaj vključen v model, je bila upoštevana nepravilnost pri uspešnosti staležev z nizko volatilnostjo. Ti modeli, znani kot večfaktorski modeli, so osnova faktorskih naložb in pametne beta.
