Multiple Diskriminanzanalyse

Verständnis der multiplen Diskriminanzanalyse (MDA)

Wichtige Erkenntnisse

Die Multiple Diskriminanzanalyse (MDA) ist eine statistische Technik zur Bewertung potenzieller Investitionen unter Einbeziehung mehrerer Variablen.
MDA ermöglicht es Finanzfachleuten, die Rentabilität von Marktwertpapieren durch die Analyse von Faktoren wie Volatilität zu bewerten.
Als Teilbereich der Diskriminanzanalyse hilft MDA bei der Klassifizierung von Daten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.

Definition der Multiplen Diskriminanzanalyse (MDA)

Die Multiple Diskriminanzanalyse (MDA) ist eine statistische Methode, die Analysten dabei hilft, mehrere Faktoren zu vergleichen, um Investitionen zu klassifizieren oder zu bewerten. Sie betrachtet verschiedene Variablen wie Finanzkennzahlen oder Leistungsmaße, um zu ermitteln, welche Investitionen wahrscheinlich erfolgreich oder erfolglos sind. Investoren und Analysten nutzen MDA, um Unternehmen nach ihrer finanziellen Gesundheit in Gruppen einzuteilen. Die Untersuchung dieser Muster kann dabei helfen, einzuschätzen, ob eine Investition stark oder riskant ist.

Verständnis der Funktionsweise der Multiplen Diskriminanzanalyse (MDA)

Die Multiple Diskriminanzanalyse ist eine Technik, die Datensätze anhand der von einem Fachmann beobachteten Merkmale voneinander unterscheidet.1 Sie wird im Finanzwesen eingesetzt, um die Varianz zwischen Wertpapieren zu komprimieren und gleichzeitig mehrere Variablen zu screenen.

Durch die Anwendung der MDA-Technik reduzieren Finanzfachleute die Unterschiede zwischen bestimmten Variablen, sodass sie in eine Anzahl 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 klassifizieren.2

Ein Analyst, der eine Reihe von Aktien betrachtet, kann die Multiple Diskriminanzanalyse als Werkzeug nutzen, um sich auf die wichtigsten Datenpunkte zu konzentrieren. Dies vereinfacht die anderen Unterschiede zwischen den Aktien, ohne sie völlig zu vernachlässigen. Beispielsweise kann ein Analyst, der Wertpapiere auf Basis von Werten auswählen möchte, die Volatilität und historische Konsistenz messen, MDA verwenden, um andere Variablen wie den Preis auszuklammern.

Wichtig

Weitere Variablen, die Analysten bei der Verwendung multipler Diskriminanzanalysen einsetzen können, umfassen verschiedene Finanzkennzahlen.

Der Hauptgrund, warum Fachleute diese Technik anwenden, ist die Entwicklung von Markowitz-effizienten Portfolios.3 Diese Anlageportfolios werden auf der Grundlage von Renditen entwickelt, die für ein bestimmtes Risikoniveau maximiert werden. Sie wurden nach dem Ökonomen Harry Markowitz benannt, der auch als Vater der modernen Portfoliotheorie (MPT) gilt.

Besondere Überlegungen zur Nutzung von MDA

Wie oben erwähnt, ist die Multiple Diskriminanzanalyse mit der Diskriminanzanalyse verwandt, die häufig von Statistikern und anderen Forschern verwendet wird. MDA wird (zumindest von Statistikern) auch als kanonische Variablenanalyse oder kanonische Diskriminanzanalyse bezeichnet.

Es handelt sich um eine Art der Diskriminanzanalyse, die von Forschern bei der Datenanalyse in vielen Bereichen weit verbreitet ist. Die Diskriminanzanalyse hilft Forschern und Statistikern, verschiedene Datensätze zu klassifizieren, indem eine Regel aufgestellt oder ein Wert ausgewählt wird, der die aussagekräftigste Trennung ermöglicht.

Nasdaq. "Multiple-discriminant analysis (MDA)." Abgerufen am 26. Mai 2021.

Statistics.com. "Multiple discriminant analysis (MDA)." Abgerufen am 26. Mai 2021.

The Free Dictionary. "Multiple-discriminant analysis." Abgerufen am 26. Mai 2021.

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