Heteroskedastic là gì?

23

ĐỊNH NGHĨA Heteroskedastic

Heteroskedastic đề cập đến một điều kiện trong đó phương sai của số hạng còn lại, hoặc số hạng lỗi, trong một mô hình hồi quy rất khác nhau. Nếu điều này là đúng, nó có thể thay đổi theo 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 cần được sửa đổi để phương sai hệ thống này được giải thích bằng một hoặc nhiều biến dự báo bổ sung.

Ngược lại với phương sai là đồng quy. Độ co giãn đồng nhất đề cập đến một điều kiện trong đó phương sai của số hạng thặng dư là không đổi hoặc gần như vậy. Homoskedasticity (còn được đánh vần là “homoscedasticity”) là một giả định của mô hình hồi quy tuyến tính. Homoskedasticity gợi ý rằng mô hình hồi quy có thể được xác định rõ ràng, có nghĩa là nó cung cấp một lời giải thích tốt về hiệu suất của biến phụ thuộc.

NGẮT XUỐNG Heteroskedastic

Phương sai thay đổi 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 chứng khoán và danh mục đầu tư. Nổi tiếng nhất trong số này là Mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM), giải thích hoạt động của một cổ phiếu về mức độ biến động của nó so với toàn bộ thị trường. Các phần mở rộng của mô hình này đã thêm các biến số dự báo khác như quy mô, động lượng, chất lượng và phong cách (giá trị so với tăng trưởng).

Các biến dự báo này đã được thêm vào vì chúng giải thích hoặc giải thích cho phương sai của 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 một điều bất thường thú vị: cổ phiếu chất lượng cao, ít biến động hơn cổ phiếu chất lượng thấp, có xu hướng hoạt động tốt hơn so với dự đoán của mô hình CAPM. CAPM nói rằng những cổ phiếu có rủi ro cao hơn sẽ tốt hơn những 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 hơn, 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 báo 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 có độ biến động thấp đã được tính đến. Các mô hình này, được gọi là mô hình đa yếu tố, tạo thành nền tảng của đầu tư nhân tố và beta thông minh.

Nguồn tham khảo: investmentopedia