Come viene utilizzata l'analisi discriminatoria multipla in finanza?
Nel settore finanziario, l'analisi discriminante multipla (MDA) viene utilizzata per classificare i titoli in gruppi correlati per ulteriori analisi. Questa tecnica statistica comprime la varianza o la distanza di un insieme di dati da un valore medio preservando al contempo informazioni significative che possono essere esaminate con altri metodi. Ad esempio, un'analisi multipla discriminante potrebbe essere applicata a una gamma di titoli per stabilire l'appartenenza a un numero gestibile di gruppi correlati. Il comportamento tra questi gruppi può quindi essere esaminato con altri metodi statistici.
Nella scelta di un singolo titolo o nell'assemblaggio di un portafoglio, è possibile eseguire alcune analisi. L'accuratezza di un'analisi può essere compromessa quando vi sono più variabili da considerare contemporaneamente. Utilizzando analisi discriminanti multiple, è possibile consolidare un intervallo di dati in tre o più gruppi correlati da uno o più fattori variabili. Gli elementi attorno ai quali sono stati formati i gruppi vengono effettivamente eliminati dalla considerazione mentre vengono preservate altre relazioni di dati.
Una serie di titoli potrebbe essere suddivisa in diversi gruppi dall'MDA secondo una regola di prezzo definita significativa dall'analista. Il comportamento di questi gruppi potrebbe quindi essere esaminato rispetto ad altri fattori, come la performance storica, senza dover considerare il prezzo come una variabile. È possibile selezionare diversi fattori variabili e esaminare l'interazione tra i gruppi correlati. Spesso, l'obiettivo di tale analisi è creare un portafoglio efficiente di Markowitz.
Secondo la teoria, un portafoglio efficiente di Markowitz è quello che realizza il più alto livello di rendimento per un dato livello di rischio. Ulteriori sforzi per ridurre il rischio comporterebbero un calo dei rendimenti; i tentativi di aumentare i rendimenti comporterebbero un aumento sproporzionato del rischio. L'analisi del portafoglio nel suo complesso piuttosto che la performance dei singoli titoli è necessaria per raggiungere questo obiettivo. L'analisi discriminante multipla è uno strumento importante per l'implementazione di questo tipo di teoria del portafoglio statisticamente basata.
Un altro modello che fa ampio uso di analisi discriminanti multiple è Altman Z-Score. Questa è una formula per prevedere le probabilità che una società fallirà nel prossimo futuro. Un punteggio Z si basa sull'analisi di cinque diverse relazioni finanziarie. Ogni rapporto unico offre una visione diversa della salute finanziaria dell'azienda. L'analisi combinata di questi rapporti e del risultante Z-Score ha dimostrato di essere accurata al 72% nel prevedere il fallimento aziendale due anni prima della presentazione della domanda di protezione.