Почему важно проверять наличие гетероскедастичности в данных?

Проверка наличия гетероскедастичности в данных важна по нескольким причинам:

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

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