Monday, July 4, 2022

Creating liberating content

Tại sao nên đầu...

Tại sao chúng ta nên đầu tư tài chính? trước khi giải quyết...

Branch Office là gì?

Văn phòng chi nhánh là gì? Văn phòng chi nhánh là một địa điểm,...

Roy’s Safety-First Criterion (SFRatio)...

Tiêu chí An toàn-Trên hết của Roy - SFRatio là gì? Tiêu...

Martial Law là gì?

Thiết quân luật là gì? Thiết quân luật là luật do quân...
Trang chủKiến ThứcKinh Tế HọcHeteroskedasticity là gì?

Heteroskedasticity là gì?

Heteroskedasticity là gì?

Trong thống kê, phương sai thay đổi (hay phương sai thay đổi) xảy ra khi độ lệch chuẩn của một biến dự đoán, được theo dõi trên các giá trị khác nhau của một biến độc lập hoặc liên quan đến các khoảng thời gian trước đó, không phải là hằng số. Với phương sai thay đổi, dấu hiệu nhận biết khi kiểm tra trực quan các lỗi dư là chúng sẽ có xu hướng nhỏ dần theo thời gian, như được mô tả trong hình ảnh bên dưới.

Hệ số không co giãn thường phát sinh dưới hai dạng: có điều kiện và không có điều kiện. Phương sai thay đổi có điều kiện xác định sự biến động không thay đổi liên quan đến sự biến động của kỳ trước (ví dụ: hàng ngày). Phương sai thay đổi không điều kiện đề cập đến những thay đổi cấu trúc chung về sự biến động không liên quan đến sự biến động của kỳ trước. Phương sai thay đổi không điều kiện được sử dụng khi có thể xác định được các giai đoạn biến động cao và thấp trong tương lai.

Phương sai thay đổi
Hình ảnh của Julie Bang © Investopedia 2019

Tóm tắt ý kiến chính

  • Trong thống kê, phương sai thay đổi (hay phương sai thay đổi) xảy ra khi các sai số tiêu chuẩn của một biến, được theo dõi trong một khoảng thời gian cụ thể, không phải là hằng số.
  • Với phương sai thay đổi, dấu hiệu nhận biết khi kiểm tra trực quan các lỗi dư là chúng sẽ có xu hướng nhỏ dần theo thời gian, như được mô tả trong hình trên.
  • Phương sai thay đổi là vi phạm các giả định đối với mô hình hồi quy tuyến tính và do đó, nó có thể ảnh hưởng đến tính hợp lệ của phân tích kinh tế lượng hoặc các mô hình tài chính như CAPM.

Mặc dù phương sai thay đổi không gây ra sai lệch trong các ước lượng hệ số, nhưng nó làm cho chúng kém chính xác hơn; độ chính xác thấp hơn làm tăng khả năng ước tính hệ số xa hơn giá trị tổng thể chính xác.

Khái niệm cơ bản về phương sai thay đổi

Trong tài chính, phương sai thay đổi có điều kiện thường được thấy trong giá của cổ phiếu và trái phiếu. Mức độ biến động của các cổ phiếu này không thể dự đoán được trong bất kỳ thời kỳ nào. Phương sai thay đổi không điều kiện có thể được sử dụng khi thảo luận về các biến có sự thay đổi theo mùa có thể xác định được, chẳng hạn như mức sử dụng điện.

Vì nó liên quan đến thống kê, phương sai thay đổi (cũng là phương sai thay đổi được đánh vần ) đề cập đến phương sai sai, hoặc sự phụ thuộc của tán xạ, trong phạm vi tối thiểu của một biến độc lập trong một mẫu cụ thể. Các biến thể này có thể được sử dụng để tính toán biên độ sai số giữa các tập dữ liệu, chẳng hạn như kết quả mong đợi và kết quả thực tế, vì nó cung cấp thước đo độ lệch của điểm dữ liệu so với giá trị trung bình.

Để một tập dữ liệu được coi là có liên quan, phần lớn các điểm dữ liệu phải nằm trong một số độ lệch chuẩn cụ thể so với giá trị trung bình như được mô tả bởi định lý Chebyshev, còn được gọi là bất đẳng thức Chebyshev. Điều này cung cấp các hướng dẫn liên quan đến xác suất của một biến ngẫu nhiên khác với giá trị trung bình.

Dựa trên số độ lệch chuẩn được chỉ định, một biến ngẫu nhiên có xác suất tồn tại cụ thể trong các điểm đó. Ví dụ, có thể được yêu cầu rằng phạm vi hai độ lệch chuẩn phải chứa ít nhất 75% điểm dữ liệu được coi là hợp lệ. Nguyên nhân phổ biến của các phương sai nằm ngoài yêu cầu tối thiểu thường được cho là do các vấn đề về chất lượng dữ liệu.

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 là một giả định của mô hình hồi quy tuyến tính. Cần đảm bảo rằng các ước lượng là chính xác, các giới hạn dự đoán cho biến phụ thuộc là hợp lệ và khoảng tin cậy và giá trị p cho các tham số là hợp lệ.

Các loại phương sai thay đổi

Vô điều kiện

Phương sai thay đổi không điều kiện có thể dự đoán được và có thể liên quan đến các biến có tính chất chu kỳ. Điều này có thể bao gồm doanh số bán lẻ cao hơn được báo cáo trong thời gian mua sắm ngày lễ truyền thống hoặc sự gia tăng các cuộc gọi sửa chữa điều hòa không khí trong những tháng ấm hơn.

Những thay đổi trong phương sai có thể được liên kết trực tiếp với sự xuất hiện của các sự kiện cụ thể hoặc các dấu hiệu dự đoán nếu sự thay đổi không theo mùa truyền thống. Điều này có thể liên quan đến việc tăng doanh số bán điện thoại thông minh với việc phát hành một mẫu điện thoại mới vì hoạt động diễn ra theo chu kỳ dựa trên sự kiện nhưng không nhất thiết được xác định theo mùa.

Phương sai thay đổi cũng có thể liên quan đến các trường hợp dữ liệu tiếp cận một ranh giới — trong đó phương sai nhất thiết phải nhỏ hơn vì ranh giới hạn chế phạm vi dữ liệu.

Có điều kiện

Phương sai thay đổi có điều kiện không thể đoán trước được về bản chất. Không có dấu hiệu nào khiến các nhà phân tích tin rằng dữ liệu sẽ ít nhiều bị phân tán vào bất kỳ thời điểm nào. Thông thường, các sản phẩm tài chính được coi là phụ thuộc vào phương sai thay đổi có điều kiện vì không phải tất cả các thay đổi đều có thể được quy cho các sự kiện cụ thể hoặc các thay đổi theo mùa.

Một ứng dụng phổ biến của phương sai thay đổi có điều kiện là đối với thị trường chứng khoán, nơi mà sự biến động ngày hôm nay có liên quan chặt chẽ với sự biến động ngày hôm qua. Mô hình này giải thích các giai đoạn biến động cao liên tục và biến động thấp.

Cân nhắc đặc biệt

Mô hình tài chính và phương sai thay đổi

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. Mô hình 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 bổ sung các biến số dự báo khác như quy mô, động lượng, chất lượng và kiểu dáng (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 trong biến phụ thuộc. Hiệu suất danh mục đầu tư được giải thích bởi 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

Get notified whenever we post something new!

spot_img

Create a website from scratch

Just drag and drop elements in a page to get started with Newspaper Theme.

Continue reading

Tại sao nên đầu tư tài chính?

Tại sao chúng ta nên đầu tư tài chính? trước khi giải quyết câu hỏi trên, chúng ta hãy hiểu điều gì sẽ xảy ra nếu một người chọn không đầu tư. Giả sử bạn kiếm được 50.000 đồng...

Branch Office là gì?

Văn phòng chi nhánh là gì? Văn phòng chi nhánh là một địa điểm, không phải là văn phòng chính, nơi tiến hành hoạt động kinh doanh. Hầu hết các văn phòng chi nhánh bao gồm các bộ phận nhỏ...

Roy’s Safety-First Criterion (SFRatio) Definition là gì?

Tiêu chí An toàn-Trên hết của Roy - SFRatio là gì? Tiêu chí an toàn trên hết của Roy, còn được gọi là SFRatio, là một cách tiếp cận các quyết định đầu tư đặt ra mức lợi...

Enjoy exclusive access to all of our content

Get an online subscription and you can unlock any article you come across.