Kā finansēs tiek izmantota vairāku diskriminantu analīze?

Finansēs vairāku diskriminējošu analīzi (MDA) izmanto, lai klasificētu vērtspapīrus saistītās grupās turpmākai analīzei. Šis statistikas paņēmiens saspiež datu kopas dispersiju vai attālumu no vidējās vērtības, vienlaikus saglabājot nozīmīgu informāciju, ko var pārbaudīt ar citām metodēm. Piemēram, vairāku diskriminantu analīzi var piemērot virknei vērtspapīru, lai noteiktu dalību pārvaldāmā saistīto grupu skaitā. Pēc tam šo grupu uzvedību var pārbaudīt ar citām statistikas metodēm.

Izvēloties atsevišķu vērtspapīru vai komplektējot portfeli, var tikt veiktas vairākas analīzes. Analīzes precizitāte var pasliktināties, ja vienlaikus ir jāņem vērā vairāki mainīgie. Izmantojot vairāku diskriminantu analīzi, datu diapazonu var konsolidēt trīs vai vairākās grupās, kas saistītas ar vienu vai vairākiem mainīgiem faktoriem. Elementi, ap kuriem tika izveidotas grupas, tiek efektīvi izslēgti no izskatīšanas, bet tiek saglabātas citas datu attiecības.

Vērtspapīru kopu var iedalīt vairākās grupās pēc MDA saskaņā ar cenas noteikumu, ko analītiķis definējis kā nozīmīgu. Pēc tam šo grupu uzvedību varētu pārbaudīt attiecībā pret citiem faktoriem, piemēram, vēsturisko sniegumu, neuzskatot cenu par mainīgo. Var pārbaudīt vairākus mainīgus faktorus un pārbaudīt saistīto grupu mijiedarbību. Bieži vien šādas analīzes mērķis ir izveidot efektīvu Markowitz portfeli.

Saskaņā ar teoriju Markowitz efektīvs portfelis ir tāds, kas realizē visaugstāko atdeves līmeni noteiktai riska summai. Turpmāki centieni samazināt risku izraisītu peļņas samazināšanos; mēģinājumi palielināt atdevi radītu nesamērīgu riska pieaugumu. Šī mērķa īstenošanai ir nepieciešama portfeļa analīze kopumā, nevis atsevišķu vērtspapīru darbības rādītāji. Vairāku diskriminantu analīze ir svarīgs instruments šāda veida statistiski balstītas portfeļa teorijas ieviešanā.

Vēl viens modelis, kas plaši izmanto vairāku diskriminantu analīzi, ir Altman Z-Score. Šī ir formula, lai prognozētu izredzes, ka uzņēmums tuvākajā nākotnē bankrotēs. Z-score ir balstīts uz piecu dažādu finanšu attiecību analīzi. Katrs unikālais koeficients sniedz atšķirīgu ieskatu uzņēmuma finansiālajā stāvoklī. Šo koeficientu un iegūtā Z-Score apvienotā analīze ir izrādījusies 72% precīza, prognozējot uzņēmuma bankrotu divus gadus pirms aizsardzības pieteikuma iesniegšanas.