Heteroskedastiklerin TANIMI
Heteroskedastik, bir regresyon modelinde kalıntı terimin veya hata teriminin varyansının büyük ölçüde değiştiği bir durumu ifade eder. Bu doğruysa, sistematik bir şekilde değişebilir ve bunu açıklayabilecek bazı faktörler olabilir. Öyleyse, model zayıf bir şekilde tanımlanabilir ve bu sistematik varyansın bir veya daha fazla ek öngörücü değişkenle açıklanacağı şekilde değiştirilmesi gerekir.
Heteroskedastiklerin tersi homoskedastiktir. Homoskedastisite, artık terimin varyansının sabit veya neredeyse böyle olduğu bir durumu ifade eder. Homoskedasticity ("homoscedasticity" olarak da bilinir), doğrusal regresyon modellemesinin bir varsayımıdır. Homoskedastisite, regresyon modelinin iyi tanımlanmış olabileceğini, yani bağımlı değişkenin performansının iyi bir açıklamasını sağladığı anlamına gelir.
KIRILMA Heteroskedastik
Heteroskedastisite, regresyon modellemesinde önemli bir kavramdır ve yatırım dünyasında menkul kıymetlerin ve yatırım portföylerinin performansını açıklamak için regresyon modelleri kullanılmaktadır. Bunların en bilineni Sermaye Varlığı Fiyatlandırma Modeli'dir (CAPM). Bu modelin uzantıları boyut, momentum, kalite ve stil (değer ve büyüme) gibi diğer öngörücü değişkenleri de eklemiştir.
Bu öngörücü değişkenler, bağımlı değişken, portföy performansındaki varyansı açıkladıkları veya açıkladıkları için eklenmiştir, daha sonra CAPM tarafından açıklanmıştır. Örneğin, CAPM modelinin geliştiricileri, modellerinin ilginç bir anomali açıklayamadığının farkındaydı: düşük kaliteli stoklardan daha az uçucu olan yüksek kaliteli stoklar, öngörülen CAPM modelinden daha iyi performans gösterdi. CAPM, yüksek riskli hisse senetlerinin düşük riskli hisse senetlerinden daha iyi performans göstermesi gerektiğini söylüyor. Başka bir deyişle, yüksek volatilite stokları düşük volatilite stoklarını geçmelidir. Ancak daha az uçucu olan yüksek kaliteli stoklar, CAPM tarafından tahmin edilenden daha iyi performans gösterme eğilimindeydi.
Daha sonra, diğer araştırmacılar CAPM modelini (boyut, stil ve momentum gibi diğer belirleyici değişkenleri içerecek şekilde genişletilmişti), kaliteyi "faktör" olarak da bilinen ek bir belirleyici değişken olarak içerecek şekilde genişletti. Modelde yer alan bu faktör ile düşük volatilite stoklarının performans anomalisi açıklanmıştır. Çok faktörlü modeller olarak bilinen bu modeller, faktör yatırımının ve akıllı betanın temelini oluşturur.