재무에서 다중 판별 분석은 어떻게 사용됩니까?

재무에서, 다중 식별 분석 (MDA)은 추가 분석을 위해 유가 증권을 관련 그룹으로 분류하는 데 사용됩니다. 이 통계 기법은 다른 방법으로 검사 할 수있는 의미있는 정보를 유지하면서 평균 값에서 데이터 집합의 분산 또는 거리를 압축합니다. 예를 들어, 다수의 식별 분석을 다양한 유가 증권에 적용하여 관리 가능한 수의 관련 그룹에 구성원을 설정할 수 있습니다. 이 그룹들 사이의 행동은 다른 통계적 방법으로 조사 될 수 있습니다.

개별 보안을 선택하거나 포트폴리오를 조립할 때 수행 할 수있는 여러 가지 분석이 있습니다. 동시에 고려해야 할 여러 변수가있는 경우 분석의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 다중 판별 분석을 사용하여 다양한 데이터를 하나 이상의 변수 요인으로 관련된 3 개 이상의 그룹으로 통합 할 수 있습니다. 그룹이 형성되는 요소는 고려에서 효과적으로 제거되고 다른 데이터 관계는 유지됩니다.

유가 증권 세트는 분석가가 중요하게 정의한 가격 규칙에 따라 MDA에 의해 여러 그룹으로 나 might 수 있습니다. 이러한 그룹의 행동은 가격을 변수로 고려할 필요없이 역사적 성과와 같은 다른 요소와 비교하여 조사 할 수 있습니다. 여러 가지 다양한 요소를 선별하고 관련 그룹 간의 상호 작용을 조사 할 수 있습니다. 이러한 분석의 목표는 종종 Markowitz 효율적인 포트폴리오를 만드는 것입니다.

이론에 따르면, Markowitz 효율적인 포트폴리오는 주어진 위험에 대해 최고 수준의 수익을 실현하는 포트폴리오입니다. 위험을 줄이기위한 추가 노력은 수익 감소로 이어질 것입니다. 수익을 증가시키려는 시도는 불균형적인 위험 증가를 수반합니다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 개별 증권의 성과가 아닌 포트폴리오 전체의 분석이 필요합니다. 다중 판별 분석은 이러한 유형의 통계 기반 포트폴리오 이론을 구현하는 데 중요한 도구입니다.

다중 판별 분석을 광범위하게 사용하는 또 다른 모델은 Altman Z-Score입니다. 이것은 가까운 장래에 회사가 파산 할 확률을 예측하는 공식입니다. Z- 점수는 5 가지 재무 관계에 대한 분석을 기반으로합니다. 각각의 고유 한 비율은 회사의 재무 건전성에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 비율과 결과 Z-Score의 결합 된 분석은 보호 신청 2 년 전에 회사 파산을 예측할 때 72 % 정확한 것으로 입증되었습니다.