הגדרת הטרוססקדסטיקה
Heteroskedastic מתייחס למצב בו השונות של מונח השאריות, או מונח השגיאה, במודל רגרסיה משתנה מאוד. אם זה נכון, זה עשוי להשתנות באופן שיטתי, ויכול להיות שיש גורם שיכול להסביר זאת. אם כן, ייתכן שהמודל מוגדר בצורה גרועה ויש לשנות אותו כך שהשונות השיטתית הזו תוסבר על ידי אחד או יותר משתני חיזוי נוספים.
ההפך מטרוססקדסטי הוא הומוסקדסטי. הומוסקדקטיות מתייחסת למצב בו השונות של המונח השאורי היא קבועה או כמעט כך. הומוסקדסטיות (מכונה גם "Homoscedasticity") היא הנחה אחת של דוגמנות רגרסיה לינארית. ההומוסקדקטיות מציעה כי מודל הרגרסיה עשוי להיות מוגדר היטב, כלומר הוא מספק הסבר טוב על ביצועי המשתנה התלוי.
שוברים למטה הטרוססקדסטית
יתר על המידה הוא מושג חשוב במודלים של רגרסיה, ובעולם ההשקעות משתמשים במודלים של רגרסיה כדי להסביר את הביצועים של ניירות ערך ותיקי השקעות. הידוע שבהם הוא מודל התמחור של נכס ההון (CAPM) שמסביר את ביצועי המניה מבחינת התנודתיות ביחס לשוק בכללותו. הרחבות של מודל זה הוסיפו משתני חיזוי אחרים כמו גודל, מומנטום, איכות וסגנון (ערך לעומת צמיחה).
משתני חיזוי אלה נוספו מכיוון שהם מסבירים או מראים את השונות במשתנה התלוי, ביצועי התיקים ואז מוסברים על ידי CAPM. לדוגמה, מפתחים של מודל CAPM היו מודעים לכך שהמודל שלהם לא הצליח להסביר אנומליה מעניינת: מניות באיכות גבוהה, שהיו פחות תנודתיות ממניות באיכות נמוכה, נטו לתפקד טוב יותר ממה שחזה מודל CAPM. CAPM אומר כי מניות בעלות סיכון גבוה יותר צריכות לעלות על מניות בסיכון נמוך יותר. במילים אחרות, מניות בתנודתיות גבוהה צריכות לנצח את מניות התנודתיות הנמוכות יותר. אולם מניות באיכות גבוהה, שהן פחות תנודתיות, נטו לביצועים טובים יותר ממה שחזה CAPM.
מאוחר יותר, חוקרים אחרים הרחיבו את מודל CAPM (שכבר הורחב וכלל משתני חיזוי אחרים כמו גודל, סגנון ותנופה) כך שיכלול איכות כמשתנה מנבא נוסף, המכונה גם "גורם". כאשר גורם זה נכלל כעת במודל, נותרה חריגה מהביצועים של מניות תנודתיות נמוכות. דגמים אלה, המכונים מודלים מרובי-פקטורים, מהווים את הבסיס להשקעת גורמים ובטא בטכנולוגיות חכמות.
