Homoscedasticity是FRM考的一個知識點,考生在學習的時候,掌握知識點的內容很關鍵。下文是對Homoscedasticity的詳細介紹,隨融躍小編了解一下!

Homoscedasticity是同方差性,是經典線性回歸的重要假定之一,指總體回歸函數中的隨機誤差項(干擾項)在解釋變量條件下具有不變的方差。

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假設一被稱為(White Noise Condition)白色噪音假設,干擾項為No Autocorrelation;即誤差部分相互沒有關聯,假設回歸式 y =α+βx+u, 其誤差項中,u1,u2各誤差之間沒有任何聯系,即:COV(u1*u2)=0;

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假設二為干擾項具備同方差性或者等分散, 即誤差項與獨立變量(independent variable)之間相互獨立, 并且誤差項的分散(方差 Variance)必須等同,即Var(u|x)=σ^2;解釋變量之間不存在多重共線性;解釋變量是確定變量。

誤差項的同方差性檢驗一般運用E檢驗,即能量檢驗(Energy Test),計算概率分布之間的統計學概念下的距離。【資料下載】點擊下載GARP官方FRM二級練習題

其他檢驗包括:Breush-Pagan檢驗,對平方后的誤差項運行一個輔助回歸,保留被解釋的平方項的和,通過開方檢驗判斷誤差項是否具有異方差性。其替代檢驗:Koenker-Bassett檢驗則在樣本量較小時應用。

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