Tänään haluan puhua aiheesta Heteroskedastisuus. Tämä aihe on erittäin ajankohtainen nykyään, koska sillä on merkittävä vaikutus ihmisten elämään. Vuosien ajan Heteroskedastisuus on ollut keskustelun ja analyysin kohteena, mikä on synnyttänyt erimielisiä mielipiteitä asiantuntijoiden ja yhteiskunnan keskuudessa. Tästä syystä pidän tärkeänä syventyä tähän aiheeseen, ymmärtää paremmin sen merkitystä ja sen mahdollisia vaikutuksia eri alueilla. Tämän artikkelin aikana tutkimme erilaisia näkökulmia ja todisteita, jotka liittyvät Heteroskedastisuus:een, jotta voimme tarjota kattavan kuvan sen laajuudesta ja merkityksestä.
Heteroskedastisuutta esiintyy satunnaismuuttujassa silloin, kun sarjan varianssi ei ole vakioinen. Jos aikasarja ei ole heteroskedastinen, se on homoskedastinen. Homoskedastisuusoletus tarkoittaa vakiovarianssi-oletusta.
Lineaarisessa regressioteoriassa usein oletetaan, että mallin virhetermit ovat homoskedastisia eli virhetermien varianssi on vakio. Homoskedastisuus voidaan määritellä E(ui2)=σ2 kun taas puolestaan heteroskedastisuus määritellään E(ui2)=σi2.
PNS-estimaattori on yhä asymptoottisesti harhaton, vaikka virhetermien homoskedastisuusoletusta ei olisikaan. PNS-estimaattori ei kuitenkaan ole enää paras estimaattori, sillä sen varianssi ei ole enää minimivarianssi. Jos heteroskedastisuus on ongelma, sitä voi yrittää korjata esimerkiksi käyttämällä yleistettyä PNS-estimointia.