金融で複数の判別分析はどのように使用されていますか？

finance財務では、複数の判別分析（MDA）を使用して、さらなる分析のために証券を関連グループに分類します。この統計的手法は、他の方法で検討できる意味のある情報を保存しながら、平均値からのデータセットの分散または距離を圧縮します。たとえば、複数の判別分析をさまざまな証券に適用して、管理可能な数の関連グループのメンバーシップを確立することができます。これらのグループ間の動作は、他の統計的方法で調べられます。同時に考慮すべきいくつかの変数がある場合、分析の精度が損なわれる可能性があります。複数の判別分析を使用して、1つ以上の変動要因に関連する3つ以上のグループにさまざまなデータを統合できます。グループが形成された要素は、他のデータ関係が保存されている間、考慮から効果的に排除されます。curtyアナリストによって重要であると定義された価格ルールに従って、証券のセットはMDAによっていくつかのグループに分割される場合があります。これらのグループの動作は、価格を変数と見なすことなく、履歴パフォーマンスなどの他の要因と比較して調べることができます。いくつかのさまざまな因子をスクリーニングでき、関連するグループ間の相互作用を調べました。多くの場合、このような分析の目標は、Markowitz効率的なポートフォリオを作成することです。リスクを減らすためのさらなる努力は、リターンの減少をもたらすでしょう。リターンを増やそうとすると、リスクの不均衡な増加が必要になります。この目標を実現するには、個々の証券のパフォーマンスではなく、全体としてのポートフォリオ全体の分析が必要です。複数の判別分析は、このタイプの統計ベースのポートフォリオ理論を実装する上で重要なツールです。cultive複数の判別分析を広範囲に使用する別のモデルは、Altman Z-Scoreです。これは、企業が近い将来破産する可能性を予測するための公式です。Zスコアは、5つの異なる財務関係の分析に基づいています。それぞれのユニークな比率は、会社の財務健康に関する異なる洞察を提供します。これらの比率と結果として生じるZスコアの組み合わせた分析は、保護のために提出する2年前に企業破産を予測する上で72％正確であることが証明されています。