In finanza, l’analisi discriminante multipla (MDA) viene utilizzata per classificare i titoli in gruppi correlati per ulteriori analisi. Questa tecnica statistica comprime la varianza, o distanza, di un insieme di dati da un valore medio preservando informazioni significative che possono essere esaminate con altri metodi. Ad esempio, l’analisi discriminante multipla potrebbe essere applicata a una gamma di titoli per stabilire l’appartenenza a un numero gestibile di gruppi correlati. Il comportamento tra questi gruppi può quindi essere esaminato con altri metodi statistici.
Nella scelta di un singolo titolo o nell’assemblaggio di un portafoglio, è possibile eseguire una serie di analisi. L’accuratezza di un’analisi può essere compromessa quando ci sono più variabili da considerare contemporaneamente. Utilizzando l’analisi discriminante multipla, un intervallo di dati può essere consolidato in tre o più gruppi correlati da uno o più fattori variabili. Gli elementi attorno ai quali si sono formati i gruppi vengono effettivamente eliminati dalla considerazione mentre vengono preservate altre relazioni di dati.
Un insieme di titoli può essere suddiviso in più gruppi da MDA secondo una regola di prezzo definita significativa dall’analista. Il comportamento di questi gruppi potrebbe quindi essere esaminato rispetto ad altri fattori, come l’andamento storico, senza dover considerare il prezzo come una variabile. È possibile vagliare diversi fattori variabili ed esaminare l’interazione tra gruppi correlati. Spesso, l’obiettivo di tale analisi è creare un portafoglio efficiente di Markowitz.
Secondo la teoria, un portafoglio efficiente di Markowitz è quello che realizza il più alto livello di rendimento per una data quantità di rischio. Ulteriori sforzi per ridurre il rischio comporterebbe un calo dei rendimenti; i tentativi di aumentare i rendimenti comporterebbe un aumento sproporzionato del rischio. Per realizzare questo obiettivo è necessaria l’analisi del portafoglio nel suo complesso piuttosto che l’andamento dei singoli titoli. L’analisi discriminante multipla è uno strumento importante nell’implementazione di questo tipo di teoria del portafoglio basata su statistiche.
Un altro modello che fa ampio uso dell’analisi discriminante multipla è l’Altman Z-Score. Questa è una formula per prevedere le probabilità che un’azienda fallisca nel prossimo futuro. Uno Z-Score si basa sull’analisi di cinque diverse relazioni finanziarie. Ogni rapporto unico fornisce una visione diversa della salute finanziaria dell’azienda. L’analisi combinata di questi rapporti e del risultante punteggio Z ha dimostrato di essere accurata al 72% nel prevedere il fallimento aziendale due anni prima della richiesta di protezione.
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