Mehrfachdiskriminierungsanalyse (MDA)
Was ist Multiple Discriminant Analysis (MDA)?
Der Begriff Multiple-Diskriminanz-Analyse (MDA) bezieht sich auf eine statistische Technik, die von Finanzplanern, Anlageberatern und Analysten verwendet wird, um potenzielle Investitionen zu bewerten, wenn viele Variablen auf dem Spiel stehen. MDA ermöglicht es Finanzfachleuten, in verschiedene Marktwertpapiere zu investieren, indem sie verschiedene Faktoren oder Variablen wie die Volatilität untersuchen. Dies ist ein Zweig der Diskriminanzanalyse, der von Forschern und Statistikern verwendet wird, die Klassifikationen von Personen und Daten basierend auf verschiedenen Variablen vornehmen.
Die zentralen Thesen
- Die Multiple-Diskriminanz-Analyse wird von Finanzplanern verwendet, um potenzielle Investitionen zu bewerten, wenn eine Reihe von Variablen berücksichtigt werden müssen.
- MDA ist ein Zweig der Diskriminanzanalyse, der häufig von Statistikern und anderen Forschern verwendet wird.
- Diese Technik wird verwendet, um die Varianz zwischen Wertpapieren zu komprimieren, während nach mehreren Variablen gesucht wird.
- Ein Analyst, der eine Reihe von Aktien in Betracht zieht, kann die Multiple-Diskriminanz-Analyse verwenden, um sich auf die Datenpunkte zu konzentrieren, die für die fragliche Entscheidung am wichtigsten sind.
- Finanzexperten verwenden MDA häufig, um effiziente Markowitz-Sets zu entwickeln, eine Art von Portfolio, das die Renditen basierend auf bestimmten Risikoniveaus maximiert.
Verständnis der Multiplen Diskriminanzanalyse (MDA)
Die Mehrfachdiskriminanzanalyse ist eine Technik, mit der Datensätze anhand der vom Fachmann beobachteten Merkmale voneinander unterschieden werden. Es wird daher im Finanzwesen verwendet, um die Varianz zwischen Wertpapieren zu komprimieren, während mehrere Variablen überprüft werden.
Durch den Einsatz der MDA-Technik reduzieren Finanzexperten die Unterschiede zwischen bestimmten Variablen, sodass sie in eine Reihe größerer Gruppen eingeteilt und dann mit einer anderen Variablen verglichen werden können. In den meisten Fällen versuchen Fachleute, die MDA verwenden, Daten in mindestens drei, wenn nicht mehr verschiedene Gruppen zu gruppieren.
Ein Analyst, der eine Reihe von Aktien in Betracht zieht, kann die Multiple-Diskriminanz-Analyse als Werkzeug verwenden, um sich auf die wichtigsten Datenpunkte zu konzentrieren. Dies vereinfacht die anderen Unterschiede zwischen den Aktien, ohne sie vollständig zu vernachlässigen. Ein Analyst, der beispielsweise Wertpapiere basierend auf Werten auswählen möchte, die Volatilität und historische Konsistenz messen, kann MDA verwenden, um andere Variablen wie den Preis auszuklammern.
Andere Variablen, die Analysten verwenden können, wenn sie mehrere Diskriminanzanalysen verwenden, sind unterschiedliche Finanzkennzahlen.
Der Hauptgrund, warum Profis diese Technik verwenden, ist die Entwicklung effizienter Markowitz-Sets. Diese Anlageportfolios basieren auf Renditen entwickelt, die für ein gewisses Maß an Risiko maximiert werden. Benannt wurde es nach dem Ökonomen Harry Markowitz, der auch als Vater der modernen Portfoliotheorie gilt.
Besondere Überlegungen
Wie oben erwähnt, hängt die Mehrfachdiskriminanzanalyse mit der Diskriminanzanalyse zusammen, die üblicherweise von Statistikern und anderen Forschern verwendet wird. MDA ist zumindest unter Statistikern auch als kanonische Variablenanalyse oder kanonische Diskriminanzanalyse bekannt.
Es ist eine Art der Diskriminanzanalyse, die von Forschern , die Daten in vielen Bereichen analysieren, weit verbreitet ist. Die Diskriminanzanalyse hilft Forschern und Statistikern, verschiedene Datensätze zu klassifizieren, indem sie eine Regel festlegen oder einen Wert auswählen, der die aussagekräftigste Trennung bietet.