ĐỊNH NGH ofA của Heteroskedastic
Heteroskedastic đề cập đến một điều kiện trong đó phương sai của số dư hoặc thuật ngữ lỗi trong mô hình hồi quy rất khác nhau. Nếu điều này là đúng, nó có thể thay đổi một cách có hệ thống, và có thể có một số yếu tố có thể giải thích điều này. Nếu vậy, mô hình có thể được xác định kém và nên được sửa đổi để phương sai hệ thống này được giải thích bằng một hoặc nhiều biến dự đoán bổ sung.
Trái ngược với heteroskedastic là homoskedastic. Homoskedasticity đề cập đến một điều kiện trong đó phương sai của số dư là không đổi hoặc gần như vậy. Homoskedasticity (cũng được đánh vần là "homoscedasticity") là một giả định của mô hình hồi quy tuyến tính. Homoskedasticity cho thấy mô hình hồi quy có thể được xác định rõ, có nghĩa là nó cung cấp một lời giải thích tốt về hiệu suất của biến phụ thuộc.
BREAKING XU Heteroskedastic
Heteroskedasticity là một khái niệm quan trọng trong mô hình hồi quy và trong thế giới đầu tư, mô hình hồi quy được sử dụng để giải thích hiệu suất của danh mục đầu tư chứng khoán và đầu tư. Nổi tiếng nhất trong số này là Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), giải thích hiệu suất của một cổ phiếu về mức độ biến động của nó so với toàn bộ thị trường. Phần mở rộng của mô hình này đã thêm các biến dự đoán khác như kích thước, động lượng, chất lượng và kiểu dáng (giá trị so với tăng trưởng).
Các biến dự đoán này đã được thêm vào vì chúng giải thích hoặc giải thích cho phương sai trong biến phụ thuộc, hiệu suất danh mục đầu tư, sau đó được giải thích bằng CAPM. Ví dụ, các nhà phát triển mô hình CAPM nhận thức được rằng mô hình của họ không giải thích được sự bất thường thú vị: cổ phiếu chất lượng cao, ít biến động hơn so với cổ phiếu chất lượng thấp, có xu hướng hoạt động tốt hơn mô hình CAPM dự đoán. CAPM nói rằng các cổ phiếu có rủi ro cao hơn nên vượt trội so với các cổ phiếu có rủi ro thấp hơn. Nói cách khác, các cổ phiếu có độ biến động cao sẽ đánh bại các cổ phiếu có độ biến động thấp hơn. Nhưng các cổ phiếu chất lượng cao, ít biến động, có xu hướng hoạt động tốt hơn dự đoán của CAPM.
Sau đó, các nhà nghiên cứu khác đã mở rộng mô hình CAPM (đã được mở rộng để bao gồm các biến dự đoán khác như kích thước, kiểu dáng và động lượng) để bao gồm chất lượng như một biến dự báo bổ sung, còn được gọi là "yếu tố". Với yếu tố này hiện được đưa vào mô hình, sự bất thường về hiệu suất của các cổ phiếu biến động thấp đã được tính đến. Những mô hình này, được gọi là mô hình đa yếu tố, tạo thành cơ sở của đầu tư nhân tố và beta thông minh.
