Home

heteroscedasticiteit

Heteroscedasticiteit is een verschijnsel in statistiek en econometrie waarbij de variantie van de foutterm ( residuen) niet constant is over de waarnemingen. In regressieanalyse betekent dit dat de spreiding van de residuen varieert met de waarde van de onafhankelijke variabele of over de tijd.

In tegenstelling tot homoskedasticiteit, waar de residu-variantie constant is, kan bij heteroscedasticiteit de standaardfout van de

Oorzaken zijn onder meer modelmisspecificatie (verkeerde functievorm van de meanfunctie), ontbrekende variabelen, variaties in schaal of

Detectie kan via grafische inspectie van residuen tegen voorspelde waarden en via formele tests zoals Breusch-Pagan,

Behandeling omvat onder meer het transformeren van de afhankelijke variabele (log, Box-Cox) om variantie te stabiliseren;

Opmerking: bestaan van heteroscedasticiteit impliceert meestal geen bias in de OLS-coëfficiënten bij correcte modellering, maar wel

schattingen
veranderen.
De
OLS-coëfficiënten
zelf
blijven
onder
de
gebruikelijke
voorwaarden
meestal
consistent
en
onbias,
maar
de
standaardfouten
zijn
vaak
vertekend,
waardoor
t-
en
F-toetsen
en
onderliggende
inferenties
onbetrouwbaar
kunnen
worden.
subsample-specificiteit,
meetfouten,
uitbijters
en
tijdsafhankelijke
volatiliteit
in
tijdreeksen.
White
en
Goldfeld-Quandt.
In
tijdreeksen
kunnen
ARCH-
of
GARCH-effecten
optreden.
Het
gebruik
van
heteroscedasticiteitsrobuste
standaardfouten
(bijv.
HC1/White-robust)
is
een
gangbare
diagnose-
en
inferentiemethode.
toepassing
van
robuuste
standaardfouten
in
OLS;
gebruik
van
GLS
of
FGLS
als
de
structuur
van
de
variantie
bekend
is;
en,
in
tijdreeksen,
modellering
van
veranderlijke
volatiliteit
met
ARCH/GARCH.
onzekerheid
in
standaardfouten.
Voor
inferentie
is
het
aan
te
raden
robuuste
methoden
te
gebruiken
of
het
model
aan
te
passen.