Economia

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La homocedasticidad es una propiedad fundamental del modelo de regresión lineal general y está dentro de sus supuestos clásicos básicos.
Se dice que existe homocedasticidad cuando la varianza de loserrores estocásticos de la regresión es la misma para cada observación i (de 1 a n observaciones), es decir:

donde  es un escalar constante para todo i. Lo que significaría que habría unadistribución de probabilidad de idéntica amplitud para cada variable aleatoria.
Esta cualidad es necesaria, según el Teorema de Gauss-Márkov, para que en un modelo los coeficientes estimados sean los mejoreso eficientes, lineales e insesgados.

Distribución Homocedástica.

Distribución Heterocedástica.
Cuando no se cumple esta situación, decimos que existe heterocedasticidad, que es cuando lavarianza de cada termino de perturbación (ui) no es un número constante .
Este fenómeno suele ser muy común en datos de Corte Transversal y también se presenta, menos frecuentemente, en series de tiempo.Si se regresiona un modelo a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios con presencia de heterocedasticidad, los coeficientes siguen siendo lineales e insesgados pero ya no poseen mínima varianza(eficiencia).

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Consecuencias frecuentes de ausencia de homocedasticidad
Variables independientes que posean un gran recorrido con respecto a su propiamedia
Esto generalmente ocurre cuando se ha dispuesto arbitrariamente el orden de las observaciones, generando, casualmente que existan observaciones con grandes valores en una determinada variableexplicativa y lo mismo con valores pequeños de esta misma variable.
Omisión de variables importantes dentro del modelo a estimar
Obviamente, si se omite una variable de relevancia en laespecificación, tal variable quedará parcialmente recogida dentro de las perturbaciones aleatorias, introduciendo en estas su propia variación, que no será necesariamente fija.
Cambio de estructura
El hecho de...
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