다중 판별 분석(MDA)

다중 판별 분석(MDA)이란 무엇입니까?

다중 판별 분석(MDA)이라는 용어는 재무 계획가,. 투자 고문 및 분석가가 많은 변수가 위험에 처할 때 잠재적인 투자를 평가하는 데 사용하는 통계 기법을 나타냅니다. MDA를 통해 금융 전문가는 변동성과 같은 다양한 요인이나 변수를 연구하여 다양한 시장 증권에 투자할 수 있습니다. 이것은 다양한 변수를 기반으로 개인과 데이터를 분류하는 연구자와 통계학자가 사용하는 판별 분석의 한 분야입니다.

다중 판별 분석(MDA) 이해

다중 판별 분석은 전문가가 관찰한 특성을 기반으로 데이터 세트를 서로 구별하는 기술입니다. 금융 에서 여러 변수를 스크리닝하면서 유가 증권 간의 분산 을 압축하는 데 사용됩니다 .

MDA 기법을 사용하여 금융 전문가는 특정 변수 간의 차이를 줄여 여러 개의 더 큰 그룹으로 분류한 다음 다른 변수와 비교할 수 있습니다. 대부분의 경우 MDA를 사용하는 전문가는 데이터를 최소 3개 이상의 다른 그룹으로 그룹화하려고 합니다.

여러 주식을 고려하는 분석가는 다중 판별 분석을 도구로 사용하여 가장 중요한 데이터 포인트에 집중할 수 있습니다. 이것은 주식 간의 다른 차이점 을 완전히 무시하지 않고 단순화합니다. 예를 들어, 변동성 과 역사적 일관성 을 측정하는 값을 기반으로 증권을 선택하려는 분석가는 가격과 같은 다른 변수를 제외하기 위해 MDA를 사용할 수 있습니다.

분석가가 다중 판별 분석을 사용할 때 사용할 수 있는 기타 변수에는 다양한 재무 비율이 포함됩니다.

전문가들이 이 기술을 사용하는 주된 이유는 마코위츠의 효율적인 세트 를 개발하기 위해서 입니다. 이러한 투자 포트폴리오 는 특정 수준의 위험에 대해 최대화되는 수익을 기반으로 개발됩니다. 이들은 현대 포트폴리오 이론(MPT) 의 아버지라고도 불리는 경제학자 해리 마코위츠의 이름을 따서 명명되었습니다 .

특별 고려 사항

위에서 언급했듯이 다중 판별 분석은 통계 및 기타 연구자가 일반적으로 사용하는 판별 분석과 관련이 있습니다. MDA는 적어도 통계학자들에게 표준 변수 분석 또는 표준 판별 분석으로 알려져 있습니다.

판별 분석의 일종으로, 다양한 분야의 데이터를 분석 하는 연구자들이 널리 사용하고 있습니다. 판별 분석은 연구원과 통계학자가 규칙을 설정하거나 가장 의미 있는 분리를 제공할 값을 선택하여 다양한 데이터 세트를 분류하는 데 도움이 됩니다.

##하이라이트

• MDA는 통계학자 및 기타 연구자가 일반적으로 사용하는 판별 분석의 한 분야입니다.

• 이 기법은 여러 변수를 선별하면서 유가 증권 간의 분산을 압축하는 데 사용됩니다.

• 금융 전문가들은 종종 MDA를 특정 위험 수준에 따라 수익을 극대화하는 포트폴리오 유형인 Markowitz 효율적인 세트를 개발하는 방법으로 사용합니다.

• 다수의 주식을 고려하는 분석가는 다중 판별 분석을 사용하여 해당 결정에 가장 중요한 데이터 포인트에 집중할 수 있습니다.

• 재무설계사는 여러 변수를 고려해야 하는 경우 잠재적 투자를 평가하기 위해 다중 판별 분석을 사용합니다.