Mitme diskrimineerija analüüsi (MDA) määratlus
Mis on mitme diskrimineerija analüüs (MDA)?
Mõiste mitmekordne diskrimineeriv analüüs (MDA) viitab statistilisele tehnikale, mida kasutavad finantsplaneerijad, investeerimisnõustajadja analüütikud võimalike investeeringute hindamiseks, kui kaalul on palju muutujaid. MDA võimaldab finantsspetsialistidel investeerida erinevatesse turuväärtpaberitesse, uurides erinevaid tegureid või muutujaid, näiteks volatiilsust. See on diskrimineeriva analüüsi haru, mida kasutavad teadlased ja statistikud, kes liigitavad üksikisikuid ja andmeid erinevate muutujate põhjal.
Võtmekohad
- Finantsplaneerijad kasutavad võimalike investeeringute hindamiseks mitut diskrimineerivat analüüsi, kui tuleb arvesse võtta mitmeid muutujaid.
- MDA on diskrimineeriva analüüsi haru, mida tavaliselt kasutavad statistikud ja teised uurijad.
- Seda meetodit kasutatakse väärtpaberite vahelise erinevuse kokkusurumiseks mitme muutuja kontrollimisel.
- Analüütik, kes kaalub mitmeid aktsiaid, võib kasutada mitut diskrimineerivat analüüsi, et keskenduda andmepunktidele, mis on kõnealuse otsuse jaoks kõige olulisemad.
- Finantsspetsialistid kasutavad sageli MDA -d Markowitzi tõhusate komplektide väljatöötamiseks - sellist tüüpi portfelli, mis maksimeerib teatud riskitasemete alusel tulu.
Mitme diskrimineeriva analüüsi (MDA) mõistmine
Mitme diskrimineerimise analüüs on meetod, mis eristab andmekogumeid professionaali täheldatud tunnuste põhjal. Seda kasutatakse aastal finantseerida kokku suruma dispersioon väärtpaberite vahel, jälgides samal ajal mitut muutujat.
MDA tehnikat kasutades vähendavad finantsspetsialistid teatud muutujate erinevusi, nii et neid saab liigitada mitmesse suuremasse rühma ja seejärel võrrelda mõne teise muutujaga. Enamikul juhtudel püüavad MDA -d kasutavad spetsialistid sageli andmeid rühmitada vähemalt kolme, kui mitte rohkem, erinevatesse rühmadesse.
Analüütik, kes kaalub mitmeid aktsiaid, võib kasutada mitme diskrimineeriva analüüsi vahendina, et keskenduda kõige olulisematele andmepunktidele. See lihtsustab muid erinevusi aktsiad ilma neid täielikult vallandamata. Näiteks analüütik, kes soovib väärtpabereid valida mõõdetud väärtuste alusel volatiilsus ja ajalooline järjepidevus võib kasutada MDA -d muude muutujate (nt hind) väljaarvamiseks.
Muud muutujad, mida analüütikud saavad kasutada mitme diskrimineeriva analüüsi tegemisel, hõlmavad erinevaid finantssuhteid.
Peamine põhjus, miks spetsialistid seda tehnikat kasutavad, on arendada Markowitzi tõhusad komplektid. Need investeeringud portfellid on välja töötatud tulude alusel, mis on teatud riskitaseme jaoks maksimeeritud. Need said nime majandusteadlase Harry Markowitzi järgi, keda peetakse ka tema isaks kaasaegne portfelliteooria (MPT).
Erilised kaalutlused
Nagu eespool märgitud, on mitmekordne diskrimineerimisanalüüs seotud diskrimineeriva analüüsiga, mida tavaliselt kasutavad statistikud ja teised uurijad. MDA on vähemalt statistikutele tuntud ka kanooniliste variatsioonide analüüsi või kanoonilise diskrimineerimisanalüüsina.
See on teatud tüüpi diskrimineeriv analüüs, mida teadlased laialdaselt kasutavad andmete analüüsimine paljudes valdkondades. Diskrimineeriv analüüs aitab teadlastel ja statistikutel klassifitseerida erinevaid andmekogumeid, seades reegli või valides väärtuse, mis tagab kõige sisukama eraldamise.