재무에서 다중 판별 분석이 어떻게 사용됩니까?

금융에서, 다중 판별 분석 (MDA)은 추가 분석을 위해 유가 증권을 관련 그룹으로 분류하는 데 사용됩니다.이 통계 기술은 평균 값으로부터의 데이터 세트의 분산 또는 거리를 압축하면서 다른 방법으로 조사 할 수있는 의미있는 정보를 보존합니다.예를 들어, 다중 판별 분석은 다양한 유가 증권에 적용되어 관리 가능한 수의 관련 그룹의 멤버십을 설정할 수 있습니다.그런 다음이 그룹 간의 행동은 다른 통계적 방법으로 검사 할 수 있습니다.동시에 고려해야 할 여러 변수가있을 때 분석의 정확도가 손상 될 수 있습니다.다중 판별 분석을 사용하여 다양한 데이터를 하나 이상의 가변 요인과 관련된 3 개 이상의 그룹으로 통합 할 수 있습니다.그룹이 형성된 주변의 요소는 다른 데이터 관계가 보존되는 동안 고려에서 효과적으로 제거됩니다.

분석가가 중요한 것으로 정의 된 가격 규칙에 따라 일련의 유가 증권이 MDA에 의해 여러 그룹으로 나눌 수 있습니다.그런 다음이 그룹의 행동은 가격을 변수로 고려하지 않고 역사적 성과와 같은 다른 요인에 비해 검사 될 수 있습니다.몇 가지 변수 요인을 스크리닝 할 수 있고 관련 그룹 간의 상호 작용을 검사 할 수 있습니다.종종 이러한 분석의 목표는 Markowitz 효율적인 포트폴리오를 만드는 것입니다.위험을 줄이려는 추가 노력으로 수익이 감소 할 것입니다.수익을 늘리려는 시도는 위험의 불균형 적 증가를 수반 할 것이다.이 목표를 실현하려면 개별 유가 증권의 성과보다는 전체적으로 포트폴리오 분석이 필요합니다.다중 판별 분석은 이러한 유형의 통계 기반 포트폴리오 이론을 구현하는 데 중요한 도구입니다.

다중 판별 분석을 광범위하게 사용하는 또 다른 모델은 Altman Z-Score입니다.이것은 회사가 가까운 시일 내에 파산 할 확률을 예측하기위한 공식입니다.Z- 점수는 5 가지 다른 금융 관계의 분석을 기반으로합니다.각 고유 한 비율은 Companys 재무 건강에 대한 다른 통찰력을 제공합니다.이러한 비율과 결과 Z- 점수에 대한 결합 된 분석은 보호를 위해 제출하기 2 년 전 회사 파산을 예측하는 데 72% 정확한 것으로 입증되었습니다.