多元判别分析在金融学中的应用(Is Multiple Discriminant Analysis Used in Finance)？

在金融学中，多重判别分析（MDA）是用来将证券分为相关组进行进一步分析的。这种统计技术压缩了一组数据与平均值的方差或距离，同时保留了可以用其他方法检查的有意义的信息。例如，多重判别分析可应用于一系列证券，以建立可管理数量的相关群体的成员资格。然后，这些群体之间的行为可通过其他统计方法进行检验。金融学，多元判别分析（MDA）是一种统计技术，用于将证券分为相关的组进行进一步分析，在选择单个证券或组合投资组合时，需要进行大量的分析当同时考虑多个变量时，分析的准确性可能会受到影响。使用多重判别分析，可以将一系列数据合并为由一个或多个变量因素相关的三个或多个组。组的形成所围绕的元素是有效的在保留其他数据关系的同时，将其排除在考虑范围之外。Z得分低的企业有关门的风险根据分析师定义为重要的价格规则，MDA可以将一组证券分为若干组。然后，这些组的行为可以相对于其他因素进行检查，例如历史表现，不必将价格作为一个变量来考虑。可以筛选出几个变量因素，并检查相关群体之间的相互作用。通常，这种分析的目的是创建一个马科维茨有效的投资组合从理论上讲，马科维茨有效投资组合是在一定风险下实现最高回报的投资组合。进一步降低风险的努力会导致收益的下降；试图增加回报的努力将导致风险的不成比例的增加。对投资组合的整体分析，而不是单个投资组合的表现证券是实现这一目标的必要条件，多元判别分析是实现这类基于统计的投资组合理论的重要工具奥特曼Z分数。这是一个预测公司在不久的将来破产的可能性的公式。Z分数是基于对五种不同的财务关系的分析得出的。每一个独特的比率提供了对公司财务状况的不同见解。这些比率和结果Z分数的组合分析已经证明在申请保护前两年预测公司破产的准确率为72%。