Definicja wielokrotnej analizy dyskryminacyjnej (MDA)
Co to jest wielokrotna analiza dyskryminacyjna (MDA)?
Termin wielokrotna analiza dyskryminacyjna (MDA) odnosi się do techniki statystycznej stosowanej przez planiści finansowi, doradcy inwestycyjnioraz analitykom do oceny potencjalnych inwestycji, gdy w grę wchodzi wiele zmiennych. MDA umożliwia specjalistom finansowym opłacalność inwestowania w różne papiery wartościowe na rynku poprzez badanie różnych czynników lub zmiennych, takich jak zmienność. Jest to gałąź analizy dyskryminacyjnej, z której korzystają badacze i statystycy dokonujący klasyfikacji osób i danych na podstawie różnych zmiennych.
Kluczowe dania na wynos
- Wielokrotna analiza dyskryminacyjna jest wykorzystywana przez planistów finansowych do oceny potencjalnych inwestycji, gdy należy wziąć pod uwagę wiele zmiennych.
- MDA to gałąź analizy dyskryminacyjnej, która jest powszechnie stosowana przez statystyków i innych badaczy.
- Ta technika służy do kompresji wariancji między papierami wartościowymi podczas przeszukiwania kilku zmiennych.
- Analityk, który rozważa kilka akcji, może zastosować wielokrotną analizę dyskryminacyjną, aby skupić się na punktach danych, które są najważniejsze dla danej decyzji.
- Specjaliści finansowi często używają MDA jako sposobu na opracowanie wydajnych zestawów Markowitz, rodzaju portfela, który maksymalizuje zwroty w oparciu o określone poziomy ryzyka.
Zrozumienie analizy wielokrotnej dyskryminacji (MDA)
Wielokrotna analiza dyskryminacyjna to technika, która odróżnia od siebie zestawy danych na podstawie cech zaobserwowanych przez specjalistę. Jest używany w finanse skompresować zmienność między papierami wartościowymi podczas sprawdzania kilku zmiennych.
Korzystając z techniki MDA, specjaliści finansowi zmniejszają różnice między pewnymi zmiennymi, dzięki czemu można je zaklasyfikować do większej liczby większych grup, a następnie porównać z inną zmienną. W większości przypadków profesjonaliści używający MDA często próbują grupować dane w co najmniej trzy, jeśli nie więcej, różne grupy.
Analityk, który rozważa kilka akcji, może wykorzystać wielokrotną analizę dyskryminacyjną jako narzędzie do skupienia się na najważniejszych punktach danych. Upraszcza to inne różnice między dyby bez całkowitego ich odrzucenia. Na przykład analityk, który chce wybrać papiery wartościowe na podstawie wartości, które mierzą: zmienność a spójność historyczna może wykorzystywać MDA w celu wykluczenia innych zmiennych, takich jak cena.
Inne zmienne, które analitycy mogą wykorzystać przy stosowaniu wielu analiz dyskryminacyjnych, obejmują różne wskaźniki finansowe.
Głównym powodem, dla którego profesjonaliści stosują tę technikę, jest rozwój Zestawy wydajne Markowitz. Te inwestycje portfele są opracowywane w oparciu o zwroty, które są zmaksymalizowane dla określonego poziomu ryzyka. Zostały one nazwane na cześć ekonomisty Harry'ego Markowitza, który jest również uważany za ojca nowoczesna teoria portfela (MPT).
Uwagi specjalne
Jak zauważono powyżej, wielokrotna analiza dyskryminacyjna jest powiązana z analizą dyskryminacyjną, która jest powszechnie stosowana przez statystyków i innych badaczy. MDA jest również znana, przynajmniej statystykom, jako kanoniczna analiza zmiennych lub kanoniczna analiza dyskryminacyjna.
Jest to rodzaj analizy dyskryminacyjnej, która jest szeroko stosowana przez badaczy analizowanie danych w wielu dziedzinach. Analiza dyskryminacyjna pomaga naukowcom i statystykom klasyfikować różne zestawy danych, ustalając regułę lub wybierając wartość, która zapewni najbardziej znaczący rozdział.