Die Homoskedastizität ist – wie die Heteroskedastizität – ein Begriff aus der Statistik. Sie beschreibt, dass die Varianz (Streuung) der Fehler (bzw. Residuen) in einer Regressionsanalyse konstant sind. Konkret bedeutet das, dass die Schwankungen bzw. Abweichungen von Datenpunkten in einer Modellvorhersage in etwa gleich groß sind, unabhängig von den Werten der unabhängigen Variablen.
Beispiel: Wird der Zusammenhang von Sonnenstunden und dem Verkauf von Eis untersucht, dann liegt Homoskedastizität vor, wenn die Differenz zwischen der vorhergesagten Menge an Eis und der tatsächlich verkauften Menge bei jedem Wert von Sonnenstunden gleich ist.
Homoskedastizität an den Finanzmärkten
Übertragen auf die Börse bedeutet das Konzept der Homoskedastizität, dass Prognosemodelle mit homoskedastischen Fehlern zu bevorzugen sind, da sie aufgrund der Konstanz der Fehler zuverlässiger und in ihrer Prognosequalität stabiler sind. Variieren die Fehler (heteroskedastisch), sind Vorhersagen ungenauer und damit schwieriger.
Weiterhin ermöglicht es die Gleichmäßigkeit der Schwankungen in Modellen, dass Risiken von Investitionen zuverlässiger eingeschätzt und bewertet werden können. Homoskedastizität erleichtert also auch die Bewertung von Risiken im Rahmen des Risikomanagements bei Anlageentscheidungen.
Und nicht zuletzt hilft die Homoskedastizität auch bei der Entscheidungsfindung, da entsprechende Modelle die Genauigkeit und Treffsicherheit erhöhen und damit zu besseren Anlageentscheidungen führt.