La sabiduría convencional ha determinado que el problema de autocorrelación es una característica de la información de series de tiempo y la heteroscedasticidad una característica de la información de corte transversal. Puede surgir la heteroscedasticidad en información de series de tiempo? Y cómo?
Los investigadores comprometidos en la proyección de series de tiempo financieras, tales como precios de acciones, tasas de inflación, tasas de cambio, etc, han observado que su habilidad para predecir tales variables varía considerablemente de un período de tiempo a otro. Para algunos períodos de tiempo, los errores de proyección son relativamente pequeños, durante otros, ellos pueden ser relativamente grandes y volver luego a ser nuevamente pequeños durante otro período de tiempo. Esta variabilidad podría deberse muy bien a la volatilidad en los mercados financieros, sensibles como ellos son a los rumores, a los trastornos políticos, a cambio en las políticas gubernamentales monetarias y fiscales y a factores similares. Esto sugeriría que la varianza de los errores de predicción no es constante sino que varía de un período a otro, es decir, hay alguna clase de autocorrelación en la varianza de los errores de predicción.
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