Припустимо, що досліджується ПЛКРМ: . Припускається, що дисперсія є функцією і-го значення факторної ознаки x. Парк запропонував таку функціональну залежність: , де - деякі невідомі параметри, -випадкова величина. Аби оцінити невідомі параметри останню модель необхідно лінеаризувати: .
Для практичного застосування замість величини беруть квадрат в.в
Алгоритм проведення тесту Парка:
1.Будуємо вибіркову ПЛКРМ: .
2.Знаходимо випадкові відхилення , .
3.Для кожного спостереження визначаємо
4.Будуємо кореляційно-регресійну модель , де = Замінимо: ; . Тепер можна застосувати метод найменших квадратів для оцінення параметрів.
5.Перевіряємо статистичну значущість коефіцієнта на підставі t-статистики за формулою: . Якщо коефіцієнт статистично значущий, то це означає, що між та є зв'язок, тобто у вибірковій сукупності наявна гетероскедастичність, в іншому випадку навпаки.