DEFINICE heteroskedastiky
Opakem heteroskedasticity je homoskedasticita. Homoskedasticita označuje stav, ve kterém je rozptyl zbytkového výrazu konstantní nebo téměř konstantní. Homoskedasticita (také psána jako „homoscedasticita“) je jeden z předpokladů lineárního regresního modelování. Homoskedasticita naznačuje, že regresní model může být dobře definován, což znamená, že poskytuje dobré vysvětlení výkonu závislé proměnné.
BREAKING DOWN Heteroskedastic
Heteroskedasticita je důležitý pojem v regresním modelování a v investičním světě se regresní modely používají k vysvětlení výkonnosti cenných papírů a investičních portfolií. Nejznámější z nich je Capital Asset Pricing Model (CAPM), který vysvětluje výkonnost akcie z hlediska její volatility vůči trhu jako celku. Rozšíření tohoto modelu přidala další predikční proměnné, jako je velikost, hybnost, kvalita a styl (hodnota vs. růst).
Tyto predikční proměnné byly přidány, protože vysvětlují nebo vysvětlují rozptyl závislé proměnné, výkonnosti portfolia, a pak je vysvětluje CAPM. Například vývojáři modelu CAPM si byli vědomi, že jejich model nevysvětlil zajímavou anomálii: vysoce kvalitní akcie, které byly méně volatilní než akcie nízké kvality, měly tendenci dosahovat lepších výsledků, než model CAPM předpovídal. CAPM říká, že akcie s vyšším rizikem by měly překonávat akcie s nižším rizikem. Jinými slovy, akcie s vysokou volatilitou by měly překonávat akcie s nižší volatilitou. Kvalitní akcie, které jsou méně volatilní, však měly tendenci dosahovat lepších výsledků, než předpovídal CAPM.
Později další výzkumníci rozšířili model CAPM (který již byl rozšířen o další prediktorové proměnné, jako je velikost, styl a hybnost) o kvalitu jako další prediktorovou proměnnou, známou také jako „faktor“. S tímto faktorem, který byl nyní zahrnut do modelu, byla započítána výkonnostní anomálie stavů s nízkou volatilitou. Tyto modely, známé jako vícefaktorové modely, tvoří základ faktorového investování a inteligentní beta.