이 분산의 정의
이 분산은 회귀 모형에서 잔차 항 또는 오차 항의 분산이 광범위하게 변하는 조건을 나타냅니다. 이것이 사실이라면, 그것은 체계적인 방법으로 다양 할 수 있으며, 이것을 설명 할 수있는 몇 가지 요인이있을 수 있습니다. 그렇다면 모델이 잘못 정의되어 있고이 체계적 분산이 하나 이상의 추가 예측 변수로 설명되도록 수정해야합니다.
이 분산의 반대는 동 분산이다. 균일 성 (Homokedasticity)은 잔차 항의 분산이 일정하거나 거의 같은 조건을 말합니다. Homoskedasticity (또는 "homoscedasticity"라고도 함)는 선형 회귀 모델링의 한 가정입니다. Homoskedasticity는 회귀 모형이 잘 정의되어있을 수 있음을 나타냅니다. 이는 종속 변수의 성능에 대한 적절한 설명을 제공합니다.
파괴이 분산
이분산성은 회귀 모델링에서 중요한 개념이며, 투자 세계에서는 회귀 모델을 사용하여 유가 증권 및 투자 포트폴리오의 성과를 설명합니다. 이들 중 가장 잘 알려진 것은 자본 자산 가격 책정 모델 (CAPM)이며, 이는 전체 시장에 대한 변동성 측면에서 주식의 성과를 설명합니다. 이 모델의 확장은 크기, 운동량, 품질 및 스타일 (값 대 성장)과 같은 다른 예측 변수를 추가했습니다.
이러한 예측 변수는 종속 변수의 변동을 설명하거나 설명하기 때문에 추가되었습니다. 포트폴리오 성능은 CAPM에 의해 설명됩니다. 예를 들어, CAPM 모델 개발자는 자신의 모델이 흥미로운 예외를 설명하지 못했다는 사실을 알고있었습니다. 저품질 주식보다 변동성이 적은 고품질 주식은 예상 한 CAPM 모델보다 더 나은 성능을 보였습니다. CAPM은 고위험 주식이 저 위험 주식보다 뛰어나다 고 말합니다. 다시 말해, 변동성이 높은 주식은 변동성이 낮은 주식보다 우선해야합니다. 그러나 변동성이 적은 고품질 주식은 CAPM이 예측 한 것보다 더 나은 성과를 냈습니다.
나중에 다른 연구자들은 CAPM 모델 (크기, 스타일 및 운동량과 같은 다른 예측 변수를 포함하도록 이미 확장)을 확장하여 "인자"라고도하는 추가 예측 변수로 품질을 포함 시켰습니다. 이 요소가 이제 모델에 포함되면서 저 변동성 주식의 성능 이상이 설명되었습니다. 다단계 모델로 알려진 이러한 모델은 요소 투자 및 스마트 베타의 기초를 형성합니다.
