多重判别分析 (MDA)

什么是多重判别分析 (MDA)？

多重判别分析 (MDA) 一词是指财务规划师、投资顾问和分析师使用的一种统计技术，用于在涉及许多变量时评估潜在投资。 MDA 允许金融专业人士通过研究不同的因素或变量（例如波动性）来投资各种市场证券的可行性。这是判别分析的一个分支，供研究人员和统计学家使用，他们根据不同的变量对个人和数据进行分类。

了解多重判别分析 (MDA)

多重判别分析是一种根据专业人员观察到的特征来区分数据集的技术。它在金融中用于压缩证券之间的差异，同时筛选几个变量。

通过使用 MDA 技术，金融专业人士减少了某些变量之间的差异，因此可以将它们分为许多更大的组，然后与另一个变量进行比较。在大多数情况下，使用 MDA 的专业人员经常尝试将数据分为至少三个（如果不是更多）不同的组。

正在考虑多只股票的分析师可能会使用多重判别分析作为工具来关注最重要的数据点。这简化了股票之间的其他差异，而不会完全消除它们。例如，想要根据衡量波动性和历史一致性的值来选择证券的分析师可以使用 MDA 来排除其他变量，例如价格。

分析师在采用多重判别分析时可以使用的其他变量包括不同的财务比率。

专业人士使用这种技术的主要原因是开发Markowitz 有效集。这些投资组合是基于在一定风险水平下最大化的回报而开发的。这些以经济学家哈里·马科维茨（Harry Markowitz）的名字命名，他也被认为是现代投资组合理论（MPT）之父。

特别注意事项

如上所述，多重判别分析与统计学家和其他研究人员常用的判别分析有关。至少对于统计学家来说，MDA 也被称为典型变量分析或典型判别分析。

它是一种判别分析，被研究人员广泛用于分析许多领域的数据。判别分析通过设置规则或选择将提供最有意义的分离的值来帮助研究人员和统计学家对不同的数据集进行分类。

＃＃ 强调

• MDA 是判别分析的一个分支，通常被统计学家和其他研究人员使用。

• 该技术用于在筛选多个变量时压缩证券之间的差异。

• 金融专业人士经常使用 MDA 作为开发 Markowitz 有效集的一种方式，这是一种基于特定风险水平最大化回报的投资组合。

• 正在考虑多只股票的分析师可能会使用多重判别分析来关注对相关决策最重要的数据点。

• 当必须考虑许多变量时，财务规划师使用多重判别分析来评估潜在投资。