Проблема гетероскедастичности в регрессионных моделях возникает из-за неравномерного разброса остатков в диапазоне измеренных значений. 2

Некоторые причины возникновения гетероскедастичности:

• Большая дисперсия в переменной. 1 Это происходит, когда наименьшее и наибольшее значения в переменной слишком экстремальны. 1
• Выбросы — наблюдения, сильно удалённые от других. 1
• Неверный выбор модели. 1 Например, если подгонять модель линейной регрессии к нелинейным данным. 1
• Невключение объясняющих переменных в уравнение. 3 На переменную Y может влиять не только переменная X, но и ряд других переменных, которые не учтены в модели. 3
• Неправильная функциональная спецификация. 3 Функциональное соотношение между Y и Х может быть определено неправильно. 3
• Ошибки наблюдений. 3 Например, занижение реального уровня доходов. 3
• Неоднородность исследуемых объектов. 5 Например, если исследовать зависимость спроса от дохода потребителя, то обнаружится, что чем больше доход, тем больше индивидуальное значение спроса колеблется относительно ожидаемого значения. 5

Причины возникновения гетероскедастичности могут отличаться в зависимости от типа данных. 4