Він є розширенням тесту Парка і доповнює його аналізом інших видів залежності між дисперсіями випадкових відхилень і значеннями факторної ознаки . Згідно з цим методом оцінюють кореляційно-регресійну модель залежності абсолютних значень відхилень , які тісно пов’язані з , від . При цьому таку залежність моделюють за допомогою такої кореляційно-регресійної моделі в загальному випадку: . Замінюючи L , можна побудувати різні кореляційно-регресійні моделі. Здебільшого беруть L = -1;-0,5; 0,5; 1;…. Оскільки фактична форма залежності невідома, то можна підбирати різні види залежності, зокрема: ;
; ; ;
; ; .
Про наявність гетероскедастичності свідчить статистична значущість параметрів , а також високий коефіцієнт кореляції між змінними моделі. Статистична значущість параметрів визначається шляхом перевірки нульових гіпотез:
-вільний член ; -коефіцієнт регресії .
Перевірка цих гіпотез здійснюється за допомогою t-статистики Стьюдента. Якщо для декількох моделей є статистично значущим, то обирають модель на підставі перевірки їхніх коефіцієнтів кореляції та середньоквадратичних відхилень параметрів, і при цьому можливі наступні випадки:
- ;
- .
Переваги цього тесту: інформація про характер гетероскедастичності.