Phương sai thay đổi (Heteroskedasticity)
Phương sai thay đổi (heteroskedasticity — đọc /ˌhetərəʊˌskɛdæˈstɪsɪti/) là hiện tượng trong hồi quy tuyến tính khi phương sai của phần dư (sai số ngẫu nhiên) không đồng đều qua các quan sát, nghĩa là phân tán của sai số phụ thuộc vào giá trị của biến độc lập. Đây là vi phạm giả thiết Gauss–Markov (đồng phương sai — homoskedasticity). Ứng dụng trong phân tích tài chính ngân hàng: mô hình dự báo rủi ro tín dụng (credit scoring); phân tích lãi suất theo kỳ hạn; mô hình VaR (Value at Risk) ước lượng rủi ro thị trường; kiểm định hiệu quả thị trường. Phát hiện phương sai thay đổi: kiểm định White; kiểm định Breusch-Pagan; quan sát biểu đồ phần dư. Hậu quả: ước lượng OLS vẫn không chệch (unbiased) nhưng không hiệu quả (inefficient) và sai số chuẩn (standard error) bị ước lượng sai → kiểm định t và F không còn tin cậy. Khắc phục: dùng phương trình hồi quy có trọng số (WLS — Weighted Least Squares); sử dụng ma trận hiệp phương sai vững (robust standard errors — Huber-White); biến đổi dữ liệu (logarit, căn bậc hai). Phương sai thay đổi thường gặp trong dữ liệu chuỗi thời gian tài chính → xử lý bằng mô hình ARCH/GARCH. Thuật ngữ ngân hàng thường gặp trong đề thi tuyển dụng ngân hàng.