Почему важно проверять наличие гетероскедастичности в данных?

Проверка наличия гетероскедастичности в данных важна по нескольким причинам:

• Неэффективность оценок. 4 Гетероскедастичность приводит к тому, что оценки, полученные с помощью метода наименьших квадратов, становятся неэффективными. 4
• Неправильные статистические выводы. 45 Если не учитывать гетероскедастичность, то F-тест для общей значимости регрессии становится ненадёжным, а t-тесты для оценки значимости отдельных коэффициентов регрессии — ненадёжными. 5
• Поиск несуществующих взаимосвязей. 5 Когда игнорируют гетероскедастичность, то склонны находить значимые взаимосвязи, которых на самом деле не существует. 5
• Риски при принятии решений. 1 Например, если инвестировать в акции компании на основе модели, которая не учитывает гетероскедастичность, то есть риск принять неверные инвестиционные решения. 1
• Юридические риски. 1 Если финансовый отчёт компании основан на неверных предположениях о стабильности данных, то это может вызвать недовольство инвесторов и привести к судебным разбирательствам. 1

Таким образом, тестирование моделей на гетероскедастичность — одна из необходимых процедур при построении регрессионных моделей. 4