金融で複数の判別分析はどのように使用されていますか？

財務では、複数の判別分析（MDA）を使用して、さらなる分析のために証券を関連グループに分類します。この統計的手法は、他の方法で検討できる意味のある情報を保存しながら、平均値からのデータセットの分散または距離を圧縮します。たとえば、複数の判別分析をさまざまな証券に適用して、管理可能な数の関連グループのメンバーシップを確立することができます。これらのグループ間の挙動は、他の統計的方法によって調べられます。

個々のセキュリティを選択したり、ポートフォリオを組み立てたりする際には、実行される可能性のある分析が多数あります。 同時に考慮すべきいくつかの変数がある場合、分析の精度が損なわれる可能性があります。複数の判別分析を使用して、1つ以上の変動要因に関連する3つ以上のグループにさまざまなデータを統合できます。グループが形成されたその周りの要素は、cから効果的に排除されます他のデータ関係が保持されている間、発行装置。

一連の証券は、アナリストによって重要であると定義された価格ルールに従って、MDAによっていくつかのグループに分割される場合があります。これらのグループの動作は、価格を変数と見なすことなく、履歴パフォーマンスなどの他の要因と比較して調べることができます。いくつかのさまざまな因子をスクリーニングでき、関連するグループ間の相互作用を調べました。多くの場合、このような分析の目標は、Markowitz効率的なポートフォリオを作成することです。

理論によれば、Markowitz効率的なポートフォリオは、特定の量のリスクに対して最高レベルのリターンを実現するものです。リスクを減らすためのさらなる努力は、リターンの減少をもたらすでしょう。リターンを増やそうとすると、リスクの不均衡な増加が必要になります。 個々の証券のパフォーマンスではなく、全体としてのポートフォリオの分析iこの目標を実現するために必要です。複数の判別分析は、このタイプの統計ベースのポートフォリオ理論を実装する上で重要なツールです。

複数の判別分析を広範囲に使用するもう1つのモデルは、Altman Z-Scoreです。これは、企業が近い将来破産する可能性を予測するための公式です。 Zスコアは、5つの異なる財務関係の分析に基づいています。それぞれのユニークな比率は、会社の財務健康に関する異なる洞察を提供します。これらの比率と結果として生じるZスコアの組み合わせた分析は、保護を申請する2年前に企業破産を予測する上で72％の正確であることが証明されています。