如何多重判别分析在金融领域的应用？(multiple discriminant analysis used in finance?)
在金融领域，多重判别分析（MDA）被用来将证券分为相关组别，以便进一步分析。 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，多重判别分析可能被应用于一系列证券，以建立可管理的相关组别的成员资格。 然后可以用其他统计方法检查这些组别的行为。
在选择个别证券或组建投资组合时，可能会进行一些分析。 如果有几个变量要同时考虑，分析的准确性就会受到影响。 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关联的三个或多个组。 形成这些组的元素被有效地从考虑中排除，而其他数据关系被保留下来。
一组证券可能被MDA根据分析师定义为重要的价格规则分为几组。 然后，这些组的行为可以相对于其他因素，如历史表现进行检查，而不必考虑价格作为一个变量。 几个可变因素可以被筛选，相关组之间的相互作用可以被检查。 通常，这种分析的目标是创建一个马尔科维茨有效的投资组合。
根据理论，马科维茨有效投资组合是指在给定的风险下实现最高水平的收益。 进一步努力降低风险会导致收益下降；试图增加收益会导致风险不成比例地增加。 为实现这一目标，有必要对投资组合的整体而不是单个证券的表现进行分析。 多元判别分析是实施这种基于统计的投资组合理论的重要工具。
另一个广泛使用多重判别分析的模型是阿特曼Z-分数。 这是一个预测公司在不久的将来破产的几率的公式。 Z-分数是基于对五个不同的财务关系的分析。 每个独特的比率提供了对公司财务健康的不同见解。 这些比率的综合分析和由此产生的Z-分数已被证明在申请保护前两年预测公司破产方面有72%的准确性。
- 发表于 2022-02-08 17:23
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- 分类：商业金融
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