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Heteroskedasticの定義は、

Heteroskedasticは、回帰モデルの残留用語の分散、またはエラー用語は、広範に変化する状態を指します。これが本当であるならば、それは体系的な方法で変化し、これを説明することができますいくつかの要因があるかもしれません。もしそうなら、そのモデルは十分に定義することができ、これ体系的分散が1つの以上の追加の予測変数によって説明されるように変更する必要があります。

heteroskedasticの反対がhomoskedasticです。 Homoskedasticity残留用語の分散が一定またはほぼそうである状態を指します。 Homoskedasticity(また綴ら「等分散性」)は、線形回帰モデルの1つの仮定です。 Homoskedasticityは、それが従属変数のパフォーマンスの良い説明を提供することを意味し、回帰モデルは、明確に定義されたであることを示唆しています。

Heteroskedasticを破壊

不均一は、回帰モデリングにおける重要な概念であり、投資の世界では、回帰モデルは、有価証券及び投資ポートフォリオのパフォーマンスを説明するために使用されています。ほとんどのこれらのよく知られた、全体として市場にその揮発性の相対的な用語で株式のパフォーマンスを説明する資本資産価格モデル(CAPM)、です。このモデルの拡張は、このような大きさ、勢い、品質、およびスタイル(成長対値)などの他の予測変数を追加しました。

彼らは説明したり、従属変数の分散、ポートフォリオのパフォーマンスを占めているため、これらの予測変数は、CAPMによって説明され、追加されました。 、高品質の株式、低品質の株式よりも揮発性の低いましたCAPMモデルが予測よりもパフォーマンスが向上する傾向にあった:例えば、CAPMモデルの開発者は、彼らのモデルは興味深い異常を説明するために失敗したことを知っていました。 CAPMは、リスクの高い銘柄が低リスクの株式をアウトパフォームする必要があること言います。言い換えれば、高揮発性の株式市場は、低ボラティリティ株式を打つ必要があります。しかし、低揮発性のある高品質な銘柄は、CAPMによって予測よりも良好に機能する傾向にありました。

その後、他の研究者はまたとして知られている追加の予測変数としての品質を含めるように(すでに、サイズ、スタイル、勢いなどの他の予測変数を含むように拡張されていた)CAPMモデルを拡張し、「要因。」この要因は、現在のモデルに含めると、低揮発性の株式のパフォーマンスの異常が占めました。マルチファクターモデルとして知られているこれらのモデルは、因子投資やスマートベータの基礎を形成します。