複数識別分析（MDA）の定義

複数識別分析（MDA）とは何ですか？

複数識別分析（MDA）という用語は、 ファイナンシャルプランナー, 投資顧問、およびアナリストは、多くの変数が危機に瀕しているときに潜在的な投資を評価します。 MDAを使用すると、金融専門家は、ボラティリティなどのさまざまな要因や変数を調査することで、さまざまな市場の証券に投資することができます。 これは判別分析の一分野であり、さまざまな変数に基づいて個人とデータを分類する研究者や統計家が使用します。

複数の識別分析（MDA）を理解する

多重判別分析は、専門家によって観察された特性に基づいてデータセットを互いに区別する手法です。 それはで使用されます ファイナンス 圧縮するには 分散 いくつかの変数をスクリーニングしながら証券間で。

MDA手法を使用することにより、金融専門家は特定の変数間の差異を減らし、それらをいくつかのより大きなグループに分類してから、別の変数と比較することができます。 ほとんどの場合、MDAを使用する専門家は、データを少なくとも3つ（それ以上ではないにしても）の異なるグループにグループ化しようとすることがよくあります。

多数の株式を検討しているアナリストは、最も重要なデータポイントに焦点を当てるためのツールとして、複数の識別分析を使用する場合があります。 これにより、他の違いが単純化されます。 株式 それらを完全に却下することなく。 たとえば、測定値に基づいて証券を選択したいアナリスト ボラティリティ 履歴の一貫性は、価格などの他の変数を除外するためにMDAを使用する場合があります。

専門家がこの技術を使用する主な理由は、開発することです マーコウィッツの効率的なセット. これらの投資 ポートフォリオ 特定のレベルのリスクに対して最大化されるリターンに基づいて開発されています。 これらは、経済学者のハリー・マーコウィッツにちなんで名付けられました。 現代ポートフォリオ理論（MPT）.

特別な考慮事項

上記のように、多重判別分析は、統計家や他の研究者によって一般的に使用される判別分析に関連しています。 MDAは、少なくとも統計家には、正準変量分析または正準判別分析としても知られています。

これは判別分析の一種であり、研究者によって広く使用されています。 データの分析 多くの分野で。 判別分析は、ルールを設定するか、最も意味のある分離を提供する値を選択することにより、研究者と統計家がさまざまなデータセットを分類するのに役立ちます。