Hvordan brukes flere diskriminerende analyser i finans?

I finans brukes multidiskriminerende analyse (MDA) for å klassifisere verdipapirer i relaterte grupper for videre analyse. Denne statistiske teknikken komprimerer variansen, eller avstanden, til et sett med data fra en middelverdi, samtidig som det bevares meningsfull informasjon som kan undersøkes ved andre metoder. For eksempel kan flere diskriminerende analyser brukes på en rekke verdipapirer for å etablere medlemskap i et håndterbart antall relaterte grupper. Oppførselen mellom disse gruppene kan deretter undersøkes ved andre statistiske metoder.

Når du velger en individuell sikkerhet eller setter sammen en portefølje, er det en rekke analyser som kan utføres. Nøyaktigheten til en analyse kan svekkes når det er flere variabler som skal vurderes samtidig. Ved å bruke flere diskriminerende analyser, kan et spekter av data konsolideres i tre eller flere grupper relatert av en eller flere variable faktorer. Elementene som gruppene ble dannet rundt blir effektivt eliminert fra vurdering mens andre dataforhold bevares.

Et sett med verdipapirer kan bli delt inn i flere grupper av MDA i henhold til en prisregel definert som betydelig av analytikeren. Oppførselen til disse gruppene kan deretter undersøkes i forhold til andre faktorer, for eksempel historisk ytelse, uten å måtte vurdere pris som en variabel. Flere variable faktorer kan screenes for og samspillet mellom beslektede grupper undersøkes. Ofte er målet med en slik analyse å lage en effektiv portefølje av Markowitz.

I følge teorien er en effektiv portefølje fra Markowitz en som realiserer det høyeste avkastningsnivået for en gitt mengde risiko. Ytterligere anstrengelser for å redusere risiko vil føre til en nedgang i avkastningen; forsøk på å øke avkastningen vil innebære en uforholdsmessig økning i risikoen. Analyse av porteføljen som helhet fremfor resultatene av individuelle verdipapirer er nødvendig for å realisere dette målet. Flere diskriminerende analyser er et viktig verktøy for å implementere denne typen statistisk basert porteføljeteori.

En annen modell som gjør omfattende bruk av analyse av flere diskriminerende er Altman Z-Score. Dette er en formel for å forutsi oddsen for at et selskap vil gå konkurs i løpet av nær fremtid. En Z-Score er basert på analysen av fem forskjellige økonomiske forhold. Hvert unikt forhold gir en annen innsikt i selskapets økonomiske helse. Den kombinerte analysen av disse forholdstallene og den resulterende Z-Score har vist seg å være 72% nøyaktig når det gjelder å forutsi konkurs i bedriften to år før innlevering for beskyttelse.