En inglés: Heteroskedasticity
Qué es’Heteroskedasticidad’
Heteroskedasticidad, en estadística, es cuando las desviaciones estándar de una variable, monitoreadas durante una cantidad específica de tiempo, no son constantes. La heterosquedaticidad surge a menudo en dos formas: condicional e incondicional. La heterosquedasticidad condicional identifica la volatilidad no constante cuando no pueden identificarse períodos futuros de alta y baja volatilidad. La heteroskedasticidad incondicional se utiliza cuando se pueden identificar períodos futuros de alta y baja volatilidad.
Heteroskedasticidad»
En las finanzas, la heteroskedasticidad condicional se observa a menudo en los precios de las acciones y los bonos. El nivel de volatilidad de estas acciones no puede predecirse en ningún período de tiempo. La heteroskedasticidad incondicional puede ser usada cuando se discuten variables que tienen variabilidad estacional identificable, como el uso de electricidad.
En lo que se refiere a las estadísticas, la heteroskedasticidad, también llamada heteroscedasticidad, se refiere a la varianza de error, o dependencia de la dispersión, dentro de un mínimo de una variable independiente dentro de una muestra particular. Estas variaciones pueden utilizarse para calcular el margen de error entre los conjuntos de datos, como los resultados esperados y los resultados reales, ya que proporcionan una medida de la desviación de los puntos de datos del valor medio.
Para que un conjunto de datos sea considerado relevante, la mayoría de los puntos de datos deben estar dentro de un número particular de desviaciones estándar de la media según lo descrito por el teorema de Chebyshev, también conocido como desigualdad de Chebyshev. Esto proporciona pautas con respecto a la probabilidad de que una variable aleatoria difiera de la media. Basándose en el número de desviaciones estándar especificadas, una variable aleatoria tiene una probabilidad particular de existir dentro de esos puntos. Por ejemplo, puede ser necesario que un rango de dos desviaciones estándar contenga al menos el 75% de los puntos de datos que se considerarán válidos. Una causa común de las variaciones fuera del requisito mínimo a menudo se atribuye a cuestiones de calidad de los datos.
Heteroskedasticidad incondicional
La heterosquedasticidad incondicional es predecible, y con mayor frecuencia se relaciona con variables que son cíclicas por naturaleza. Esto puede incluir mayores ventas al por menor reportadas durante el período tradicional de compras navideñas, o el aumento en las llamadas para reparar el aire acondicionado durante los meses más cálidos.
Los cambios dentro de la varianza se pueden vincular directamente a la ocurrencia de eventos particulares o marcadores predictivos si los cambios no son tradicionalmente estacionales. Esto puede estar relacionado con un aumento en las ventas de teléfonos inteligentes con el lanzamiento de un nuevo modelo, ya que la actividad es cíclica basada en el evento, pero no necesariamente determinada por la temporada.
Heteroskedasticidad condicional
La heterosquedasticidad condicional no es predecible por naturaleza. No hay ninguna señal reveladora que lleve a los analistas a creer que los datos se dispersarán más o menos en cualquier momento. A menudo, los productos financieros se consideran sujetos a heteroskedasticidad condicional, ya que no todos los cambios pueden atribuirse a eventos específicos o a cambios estacionales.