Como a análise discriminante múltipla é usada nas finanças?

Em finanças, a análise discriminante múltipla (MDA) é usada para classificar títulos em grupos relacionados para análise posterior. Essa técnica estatística comprime a variação, ou distância, de um conjunto de dados de um valor médio, preservando informações significativas que podem ser examinadas por outros métodos. Por exemplo, a análise discriminante múltipla pode ser aplicada a uma variedade de valores mobiliários para estabelecer a associação a um número gerenciável de grupos relacionados. O comportamento entre esses grupos pode ser examinado por outros métodos estatísticos.

Ao escolher uma segurança individual ou montar um portfólio, há várias análises que podem ser executadas. A precisão de uma análise pode ser prejudicada quando existem várias variáveis ​​a serem consideradas simultaneamente. Usando a análise discriminante múltipla, um conjunto de dados pode ser consolidado em três ou mais grupos relacionados por um ou mais fatores variáveis. Os elementos em torno dos quais os grupos foram formados são efetivamente eliminados de consideração, enquanto outras relações de dados são preservadas.

Um conjunto de valores mobiliários pode ser dividido em vários grupos pelo MDA, de acordo com uma regra de preço definida como significativa pelo analista. O comportamento desses grupos poderia ser examinado em relação a outros fatores, como desempenho histórico, sem ter que considerar o preço como variável. Vários fatores variáveis ​​podem ser rastreados e a interação entre grupos relacionados é examinada. Freqüentemente, o objetivo dessa análise é criar um portfólio eficiente de Markowitz.

Segundo a teoria, um portfólio eficiente de Markowitz é aquele que realiza o nível mais alto de retorno para uma determinada quantidade de risco. Esforços adicionais para reduzir o risco resultariam em um declínio nos retornos; tentativas de aumentar retornos implicariam um aumento desproporcional no risco. A análise da carteira como um todo, em vez do desempenho de títulos individuais, é necessária para atingir esse objetivo. A análise discriminante múltipla é uma ferramenta importante na implementação desse tipo de teoria de portfólio com base estatística.

Outro modelo que faz uso extensivo da análise discriminante múltipla é o Altman Z-Score. Essa é uma fórmula para prever as chances de uma empresa falir em um futuro próximo. Um Z-Score é baseado na análise de cinco relações financeiras diferentes. Cada proporção única fornece uma visão diferente da saúde financeira da empresa. A análise combinada desses índices e do Z-Score resultante provou ter 72% de precisão na previsão de falência corporativa dois anos antes do pedido de proteção.