Основен » брокери » Heteroskedastic

Heteroskedastic

брокери : Heteroskedastic
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 променя 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 хетероскедастичното 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 за обяснение на представянето на портфейли от ценни книжа и инвестиции. 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 за предсказатели 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, обикновено се представят по-добре от предвидените от CAPM.

По-късно други изследователи разшириха модела на CAPM (който вече беше разширен, за да включва други променливи прогнози като размер, стил и импулс), за да включат качеството като допълнителна променлива прогноза, известна също като „фактор“. При включването на този фактор 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.

Сравнете инвестиционни сметки Име на доставчика Описание Разкриване на рекламодатели × Офертите, които се появяват в тази таблица, са от партньорства, от които Investopedia получава компенсация.

Свързани условия

Хетероскедастичност В статистиката хетерокедастичността се случва, когато стандартните отклонения на променлива, наблюдавани за определен период от време, са непостоянни. повече Какво е грешка? Терминът за грешка се дефинира като променлива в статистически модел, който се създава, когато моделът не представя напълно реалната връзка между независимите и зависимите променливи. повече Homoskedastic Homoskedastic се отнася до състояние, при което дисперсията на термина на грешка в регресионен модел е постоянна. повече Какви мерки за регресия Регресията е статистическо измерване, което се опитва да определи силата на връзката между една зависима променлива (обикновено се обозначава с Y) и поредица от други променливи променливи (известни като независими променливи). повече Как работи множествената линейна регресия Множествената линейна регресия (MLR) е статистическа техника, която използва няколко обяснителни променливи, за да прогнозира резултата от променлива на отговора. повече Авторегресивна условна хетерокедастичност (ARCH) Авторегресивната условна хетерокедастичност е статистически модел от времеви серии, използван за анализ на ефектите, оставени необясними от иконометричните модели. повече партньорски връзки
Препоръчано
Оставете Коментар