Comment l'analyse discriminante multiple est-elle utilisée en finance?
En finance, une analyse discriminante multiple (MDA) est utilisée pour classer les titres en groupes connexes pour une analyse plus approfondie.Cette technique statistique comprime la variance ou la distance d'un ensemble de données à partir d'une valeur moyenne tout en préservant des informations significatives qui peuvent être examinées par d'autres méthodes.Par exemple, une analyse discriminante multiple pourrait être appliquée à une gamme de titres pour établir l'appartenance à un nombre gérable de groupes connexes.Le comportement entre ces groupes peut ensuite être examiné par d'autres méthodes statistiques.
En choisissant une sécurité individuelle ou en assemblant un portefeuille, il existe un certain nombre d'analyses qui pourraient être effectuées.La précision d'une analyse peut être altérée lorsqu'il existe plusieurs variables à considérer simultanément.En utilisant une analyse discriminante multiple, une gamme de données peut être consolidée en trois groupes ou plus liés par un ou plusieurs facteurs variables.Les éléments autour desquels les groupes ont été formés sont effectivement éliminés de la considération tandis que d'autres relations de données sont préservées.
Un ensemble de titres pourrait être divisé en plusieurs groupes par MDA selon une règle de prix définie comme significative par l'analyste.Le comportement de ces groupes pourrait alors être examiné par rapport à d'autres facteurs, tels que les performances historiques, sans avoir à considérer le prix comme une variable.Plusieurs facteurs variables peuvent être examinés et l'interaction entre les groupes connexes examinés.Souvent, l'objectif d'une telle analyse est de créer un portefeuille efficace de Markowitz.
Selon la théorie, un portefeuille efficace de Markowitz est celui qui réalise le plus haut niveau de rendement pour une quantité donnée de risques.De nouveaux efforts pour réduire les risques entraîneraient une baisse des rendements;Les tentatives d'augmenter les rendements entraîneraient une augmentation disproportionnée du risque.L'analyse du portefeuille dans son ensemble plutôt que la performance des titres individuels est nécessaire pour réaliser cet objectif.Une analyse discriminante multiple est un outil important dans la mise en œuvre de ce type de théorie du portefeuille basée sur statistiquement.
Un autre modèle qui utilise largement une analyse discriminante multiple est le score Z Altman.Il s'agit d'une formule pour prédire les chances qu'une entreprise fasse faillite dans un avenir proche.Un z-score est basé sur l'analyse de cinq relations financières différentes.Chaque ratio unique fournit un aperçu différent de la santé financière de l'entreprise.L'analyse combinée de ces ratios et de ces sages z résultants s'est avéré être précis à 72% pour prédire la faillite des entreprises deux ans avant de déposer une protection.