다중 판별 분석 (MDA)이란 무엇입니까?
MDA (Multiple Discriminant Analysis)는 여러 변수를 고려해야 할 때 재무 계획자가 잠재적 투자를 평가하기 위해 사용하는 통계학 자의 기술입니다. 이 기법은 일부 변수 간의 차이를 줄여서 정해진 수의 광범위한 그룹으로 분류 한 다음 다른 변수와 비교할 수 있습니다.
금융에서이 기술은 여러 변수를 스크리닝하는 동안 유가 증권 간의 차이를 압축하는 데 사용됩니다.
다중 판별 분석은 판별 분석과 관련이 있으며, 이는 규칙을 설정하거나 가장 의미있는 분리를 제공 할 값을 선택하여 데이터 세트를 분류하는 데 도움이됩니다.
다중 판별 분석이 사용되는 방법
다수의 주식을 고려하는 분석가는 여러 판별 분석을 사용하여 고려중인 결정에 가장 중요한 데이터 요소에 초점을 맞출 수 있습니다. 이것은 주식을 완전히 무시하지 않고 다른 차이점을 단순화합니다.
주요 테이크 아웃
- MDA는 재무 계획자가 여러 변수를 고려해야하는 경우 잠재적 투자를 평가하는 데 사용됩니다. 이 기법은 여러 변수를 스크리닝하는 동안 유가 증권 간의 차이를 압축하는 데 사용됩니다. 여러 주식을 고려하는 분석가는 여러 판별 분석을 사용하여 고려중인 결정에 가장 중요한 데이터 요소에 초점을 맞출 수 있습니다.
예를 들어 변동성과 과거 일관성을 측정하는 값을 기준으로 유가 증권을 선택하려는 분석가는 다중 판별 분석을 사용하여 가격과 같은 다른 변수를 제거 할 수 있습니다.
표준 변이 분석 또는 표준 판별 분석으로, 적어도 통계 학자에게는 다중 판별 분석이 알려져 있습니다. 이는 여러 분야의 데이터를 분석하는 연구원들이 널리 사용하는 판별 분석 유형입니다.
