Homoscedasticity是FRM考的一个知识点,考生在学习的时候,掌握知识点的内容很关键。下文是对Homoscedasticity的详细介绍,随融跃小编了解一下!

Homoscedasticity是同方差性,是经典线性回归的重要假定之一,指总体回归函数中的随机误差项(干扰项)在解释变量条件下具有不变的方差。

同方差性基本假设:》》》点击咨询FRM特惠课程 

假设一被称为(White Noise Condition)白色噪音假设,干扰项为No Autocorrelation;即误差部分相互没有关联,假设回归式 y =α+βx+u, 其误差项中,u1,u2各误差之间没有任何联系,即:COV(u1*u2)=0;

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假设二为干扰项具备同方差性或者等分散, 即误差项与独立变量(independent variable)之间相互独立, 并且误差项的分散(方差 Variance)必须等同,即Var(u|x)=σ^2;解释变量之间不存在多重共线性;解释变量是确定变量。

误差项的同方差性检验一般运用E检验,即能量检验(Energy Test),计算概率分布之间的统计学概念下的距离。【资料下载】点击下载GARP官方FRM二级练习题

其他检验包括:Breush-Pagan检验,对平方后的误差项运行一个辅助回归,保留被解释的平方项的和,通过开方检验判断误差项是否具有异方差性。其替代检验:Koenker-Bassett检验则在样本量较小时应用。

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