在考虑的回归模型中存在异方差可能会使通过普通最小二乘（OLS）方法获得的参数的标准偏差发生偏差。 在这种情况下，对所考虑模型的若干假设检验可能会产生偏差，例如，CHOW的系数稳定性检验（或结构变化检验），Student的t检验和Fisher的F检验。 文献中的大多数异方差检验均基于方差比较。 尽管文献中已经出现了变异系数（CV）的相等性检验的倍增，但据我们所知，Li和Yao在2017年首次，唯一使用变异系数检测异方差。本文提供了一种通过检验变异系数是否相等来确定异方差性的方法。 我们通过蒙特卡洛鲁棒性和性能测试验证了我们的方法似乎比文献中的某些测试还要好。 这项研究的结果有助于开发CV离散度的统计测量方法。 它们可以帮助技术人员的经济学家在做出必要的预测之前做出科学决策之前更好地验证其假设，从而有效地促进公司或企业的经济和可持续发展。
