Ventajas de la prueba de heterocedasticidad condicional autorregresiva

Puede explicar los cambios predecibles en los rendimientos de las acciones capturados por variables condicionales. La prueba de heterocedasticidad condicional autorregresiva consiste en establecer un modelo de varianza condicional y predecirlo. Es adecuado para la predicción de índices bursátiles. La ventaja es que puede explicar los cambios predecibles en los rendimientos de las acciones capturados por las variables condicionales. Este método de prueba de heterocedasticidad condicional autorregresiva no considera el término de error aleatorio st2 del modelo de regresión original como una función de xt, sino que considera st2 como el cuadrado del error aleatorio.