複数識別分析（MDA）

##複数識別分析（MDA）とは何ですか？

ファイナンシャルプランナー、投資アドバイザー、およびアナリストが、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するために使用する統計手法を指します。 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。これは判別分析のブランチであり、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によって使用されます。

##複数識別分析（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。これは、いくつかの変数をスクリーニングしながら、証券間の分散を圧縮するために財務で使用されます。

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、別の変数と比較できるようにします。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、複数の判別分析を使用する場合があります。これにより、株式を完全に却下することなく、株式間のその他の違いが単純化されます。たとえば、ボラティリティと過去の一貫性を測定する値に基づいて証券を選択したいアナリストは、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。

アナリストが複数の判別分析を採用するときに使用できるその他の変数には、さまざまな財務比率が含まれます。

専門家がこの手法を使用する主な理由は、マーコウィッツの効率的なセットを開発することです。これらの投資ポートフォリオは、一定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、現代ポートフォリオ理論（MPT）の父でもあると考えられている経済学者ハリーマーコウィッツにちなんで名付けられました。

##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、多くの分野のデータを分析する研究者によって広く使用されています。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。

##ハイライト

--MDAは判別分析の一分野であり、統計家や他の研究者によって一般的に使用されています。

-この手法は、いくつかの変数をスクリーニングしながら、証券間の分散を圧縮するために使用されます。

-金融専門家は、マーコウィッツの効率的なセットを開発する方法としてMDAを使用することがよくあります。これは、特定のレベルのリスクに基づいてリターンを最大化するポートフォリオの一種です。

-多数の株式を検討しているアナリストは、複数の判別分析を使用して、問題の決定にとって最も重要なデータポイントに焦点を当てることができます。

-複数の判別分析は、ファイナンシャルプランナーが、いくつかの変数を考慮に入れる必要がある場合に潜在的な投資を評価するために使用されます。