¿Cómo se usa el análisis discriminante múltiple en las finanzas?
En finanzas, el análisis discriminante múltiple (MDA) se utiliza para clasificar los valores en grupos relacionados para un análisis posterior. Esta técnica estadística comprime la varianza, o la distancia, de un conjunto de datos de un valor medio al tiempo que preserva información significativa que puede ser examinada por otros métodos. Por ejemplo, el análisis discriminante múltiple podría aplicarse a una variedad de valores para establecer la membresía en un número manejable de grupos relacionados. El comportamiento entre estos grupos puede ser examinado por otros métodos estadísticos.
Al elegir una seguridad individual o ensamblar una cartera, hay una serie de análisis que podrían realizarse. La precisión de un análisis puede verse afectada cuando hay varias variables que se consideran simultáneamente. Utilizando un análisis discriminante múltiple, se puede consolidar una gama de datos en tres o más grupos relacionados con uno o más factores variables. Los elementos alrededor de los cuales se formaron los grupos se eliminan efectivamente de COnsideration mientras se conservan otras relaciones de datos.
Un conjunto de valores podría dividirse en varios grupos por MDA de acuerdo con una regla de precios definida como significativa por el analista. El comportamiento de estos grupos podría examinarse en relación con otros factores, como el rendimiento histórico, sin tener que considerar el precio como una variable. Se pueden seleccionar varios factores variables y la interacción entre los grupos relacionados examinados. Con frecuencia, el objetivo de dicho análisis es crear una cartera eficiente de Markowitz.
Según la teoría, una cartera eficiente de Markowitz es aquella que se da cuenta del más alto nivel de rendimiento para una cantidad dada de riesgo. Los esfuerzos adicionales para reducir el riesgo darían como resultado una disminución de los rendimientos; Los intentos de aumentar los rendimientos implicarían un aumento desproporcionado en el riesgo. Análisis de la cartera en su conjunto en lugar del rendimiento de los valores individuales ies necesario realizar este objetivo. El análisis discriminante múltiple es una herramienta importante para implementar este tipo de teoría de cartera basada en estadística.
Otro modelo que hace un uso extensivo de un análisis discriminante múltiple es el puntaje Z Altman. Esta es una fórmula para predecir las probabilidades de que una empresa se declare en quiebra en el futuro cercano. Una puntuación Z se basa en el análisis de cinco relaciones financieras diferentes. Cada relación única proporciona una visión diferente de la salud financiera de la compañía. El análisis combinado de estas proporciones y la puntuación Z resultante ha demostrado ser un 72% preciso para predecir la quiebra corporativa dos años antes de solicitar protección.