Jak se ve financích používá více diskriminačních analýz?

Ve financích se používá k rozlišování cenných papírů do spřízněných skupin pro další analýzu vícenásobná diskriminační analýza (MDA). Tato statistická technika komprimuje rozptyl nebo vzdálenost sady dat od střední hodnoty při zachování smysluplných informací, které lze zkoumat jinými metodami. Například může být použita řada diskriminačních analýz na řadu cenných papírů za účelem vytvoření členství ve spravovatelném počtu souvisejících skupin. Chování mezi těmito skupinami pak může být zkoumáno jinými statistickými metodami.

Při výběru jednotlivého zabezpečení nebo sestavování portfolia je možné provést řadu analýz. Přesnost analýzy může být snížena, pokud existuje několik proměnných, které je třeba posuzovat současně. Použitím vícenásobné diskriminační analýzy lze rozsah dat sloučit do tří nebo více skupin souvisejících s jedním nebo více proměnnými faktory. Prvky, kolem nichž byly skupiny vytvořeny, jsou efektivně eliminovány z uvažování, zatímco ostatní datové vztahy jsou zachovány.

Soubor cenných papírů může být MDA rozdělen do několika skupin podle cenového pravidla definovaného analytikem jako významné. Chování těchto skupin by pak mohlo být zkoumáno ve vztahu k jiným faktorům, jako je historická výkonnost, aniž by bylo nutné považovat cenu za proměnnou. Lze zkoumat několik proměnných faktorů a zkoumat souhru mezi příbuznými skupinami. Cílem takové analýzy je často vytvořit efektivní portfolio společnosti Markowitz.

Podle teorie je Markowitzovo efektivní portfolio takové, které realizuje nejvyšší míru návratnosti pro dané množství rizika. Další úsilí o snížení rizika by mělo za následek pokles výnosů; Pokusy o zvýšení výnosů by znamenaly nepřiměřené zvýšení rizika. K dosažení tohoto cíle je nezbytná analýza portfolia jako celku, nikoli výkon jednotlivých cenných papírů. Vícenásobná diskriminační analýza je důležitým nástrojem při implementaci tohoto typu statisticky založené teorie portfolia.

Další model, který rozsáhle využívá více diskriminační analýzy, je Altman Z-Score. Toto je vzorec pro předpovídání pravděpodobnosti, že společnost v blízké budoucnosti bankrotuje. Z-skóre je založeno na analýze pěti různých finančních vztahů. Každý jedinečný poměr poskytuje jiný pohled na finanční zdraví společnosti. Kombinovaná analýza těchto poměrů a výsledného Z-skóre se ukázala jako správná 72% při předpovídání podnikového bankrotu dva roky před podáním žádosti o ochranu.