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考虑到异方差性对分析结果的影响，精准判断其存在与否显得尤为重要。Breusch-Pagan检验是金融研究中常用的判断方法。
Breusch和Pagan（1979年）提出的检验方法主要是：对回归方程中的自变量残差平方进行回归分析。若条件异方差不存在，自变量将无法解释残差平方的大部分变化。若存在条件异方差，自变量将能够解释残差平方的显著变化，因为当自变量影响误差的方差时，每个观测值的平方残差将与自变量相关。
经Breusch和Pagan证明，在原假设即无条件异方差的情形下，nR2（即原始回归的自变量残差平方的回归决定的系数）应服从自由度等于自变量数量的χ²分布。这表明回归的残差平方与自变量应当不相关。而备择假设则指出残差平方与自变量存在相关性。
接下来，通过一个实例来阐释Breusch-Pagan检验在条件异方差检测中的应用：利率与预期通货膨胀率之间的关系。
譬如，一位分析师欲探究名义利率与预期通货膨胀率之间的关系，以决定如何在固定收益投资组合中分配资产。他们想验证费雪效应，即欧文·费渔提出的假设：预期通货膨胀率每增加1个百分点，名义利率将相应增加。此效应可表达为以下关系:
i = r + πe
其中：
为了用时间序列数据测试费雪效应，可以设定以下回归模型。
it = b0 + b1 × πte + εt
费雪效应预测通货膨胀变量的系数为1。原假设和备择假设可描述为：
H0：b1 = 1 （即费雪效应成立）
Ha：b1 ≠ 1 （即费雪效应不成立）
在设定0.05的显著性水平下进行估算。在收集预期通胀（πte）和名义利率（it）数据时，需特别注意数据的来源和准确性。
专业预报员的数据被用来衡量预期通胀，而国库券收益率则作为名义利率的衡量指标。研究使用了从1968年第四季度至2013年第四季度的季度数据。
以下是回归结果的图表展示。
为了得出数据是否支持费雪效应的统计决策，需要计算t统计量并将其与临界值进行比较。
在0.05的显著性水平和179个自由度（181-2）下，t临界值约为1.97。t检验的前提是误差是同方差的。在接受t检验的有效性之前，需要检验这些误差是否为条件异方差。
可以对上述回归的残差平方进行Breusch-Pagan检验以检测条件异方差。该检验对预测通货膨胀率的残差平方进行回归分析。若残差平方回归中的R²（图表中未标出）为0.0666，则对应的nR²（检验统计量）为181乘以0.0666，即12.0546。
通常情况下，只有当检验统计量显著大于某个阈值时，才考虑存在异方差性。为此需进行单尾检验以确定是否可以拒绝原假设。在0.05的显著性水平下，χ²分布的一个自由度的临界值为3.84。由于Breusch-Pagan检验的统计量为12.0546，我们可以拒绝原假设中不存在条件异方差的假设。
事实上，即使在更严格的0.01显著性水平下，我们也可以拒绝不存在条件异方差的假设。这表明在对费雪效应的回归分析中，误差项是具有条件异方差的。