Définition de l’analyse discriminante multiple (MDA)



Qu’est-ce que l’analyse discriminante multiple (MDA) ?

Le terme analyse discriminante multiple (MDA) fait référence à une technique statistique utilisée par les planificateurs financiers, les conseillers en investissement et les analystes pour évaluer les investissements potentiels lorsque de nombreuses variables sont en jeu. MDA permet aux professionnels de la finance la viabilité d’investir dans divers titres du marché en étudiant différents facteurs ou variables, tels que la volatilité. Il s’agit d’une branche de l’analyse discriminante, utilisée par les chercheurs et les statisticiens qui procèdent à des classifications d’individus et de données en fonction de différentes variables.

Points clés à retenir

  • L’analyse discriminante multiple est utilisée par les planificateurs financiers pour évaluer les investissements potentiels lorsqu’un certain nombre de variables doivent être prises en compte.
  • La MDA est une branche de l’analyse discriminante, qui est couramment utilisée par les statisticiens et autres chercheurs.
  • Cette technique est utilisée pour compresser la variance entre les titres tout en filtrant plusieurs variables.
  • Un analyste qui considère un certain nombre d’actions peut utiliser une analyse discriminante multiple pour se concentrer sur les points de données les plus importants pour la décision en question.
  • Les professionnels de la finance utilisent souvent MDA comme moyen de développer des ensembles efficaces de Markowitz, un type de portefeuille qui maximise les rendements en fonction de certains niveaux de risque.

Comprendre l’analyse discriminante multiple (MDA)

L’analyse discriminante multiple est une technique qui distingue les ensembles de données les uns des autres en fonction des caractéristiques observées par un professionnel. Il est utilisé en finance pour compresser la variance entre les titres tout en filtrant plusieurs variables.

En utilisant la technique MDA, les professionnels de la finance réduisent les différences entre certaines variables afin qu’elles puissent être classées dans un certain nombre de groupes plus larges, puis comparées à une autre variable. Dans la plupart des cas, les professionnels qui utilisent MDA essaient souvent de regrouper les données en au moins trois, sinon plus, groupes différents.

Un analyste qui considère un certain nombre d’actions peut utiliser l’analyse discriminante multiple comme un outil pour se concentrer sur les points de données qui sont les plus importants. Cela simplifie les autres différences entre les stocks sans les écarter totalement. Par exemple, un analyste qui souhaite sélectionner des titres en fonction de valeurs mesurant la volatilité et la cohérence historique peut utiliser MDA afin d’exclure d’autres variables telles que le prix.

D’autres variables que les analystes peuvent utiliser lors de l’utilisation d’analyses discriminantes multiples incluent différents ratios financiers.

La principale raison pour laquelle les professionnels utilisent cette technique est de développer des ensembles efficaces de Markowitz. Ces portefeuilles d’investissement sont développés sur la base de rendements maximisés pour un certain niveau de risque. Ceux-ci ont été nommés d’après l’économiste Harry Markowitz, qui est également considéré comme le père de la théorie moderne du portefeuille (MPT).

Considérations particulières

Comme indiqué ci-dessus, l’analyse discriminante multiple est liée à l’analyse discriminante, qui est couramment utilisée par les statisticiens et autres chercheurs. La MDA est également connue, au moins des statisticiens, sous le nom d’analyse de variables canoniques ou d’analyse discriminante canonique.

C’est un type d’analyse discriminante, qui est largement utilisé par les chercheurs analysant des données dans de nombreux domaines. L’analyse discriminante aide les chercheurs et les statisticiens à classer différents ensembles de données en définissant une règle ou en sélectionnant une valeur qui fournira la séparation la plus significative.

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