Im Finanzwesen wird die Multiple-Diskriminanz-Analyse (MDA) verwendet, um Wertpapiere zur weiteren Analyse in verwandte Gruppen zu klassifizieren. Diese statistische Technik komprimiert die Varianz oder den Abstand eines Datensatzes von einem Mittelwert, während aussagekräftige Informationen erhalten bleiben, die mit anderen Methoden untersucht werden können. Beispielsweise kann eine Mehrfachdiskriminanzanalyse auf eine Reihe von Wertpapieren angewendet werden, um die Zugehörigkeit zu einer überschaubaren Anzahl verwandter Gruppen festzustellen. Das Verhalten zwischen diesen Gruppen kann dann mit anderen statistischen Methoden untersucht werden.
Bei der Auswahl eines Einzeltitels oder der Zusammenstellung eines Portfolios gibt es eine Reihe von Analysen, die durchgeführt werden können. Die Genauigkeit einer Analyse kann beeinträchtigt werden, wenn mehrere Variablen gleichzeitig berücksichtigt werden müssen. Unter Verwendung der Mehrfachdiskriminantenanalyse kann eine Reihe von Daten in drei oder mehr Gruppen konsolidiert werden, die durch einen oder mehrere variable Faktoren in Beziehung stehen. Die Elemente, um die die Gruppen gebildet wurden, werden effektiv aus der Betrachtung ausgeschlossen, während andere Datenbeziehungen erhalten bleiben.
Eine Reihe von Wertpapieren kann von MDA gemäß einer vom Analysten als signifikant definierten Preisregel in mehrere Gruppen unterteilt werden. Das Verhalten dieser Gruppen könnte dann im Verhältnis zu anderen Faktoren wie der historischen Wertentwicklung untersucht werden, ohne den Preis als Variable berücksichtigen zu müssen. Mehrere variable Faktoren können untersucht und das Zusammenspiel zwischen verwandten Gruppen untersucht werden. Häufig besteht das Ziel einer solchen Analyse darin, ein effizientes Markowitz-Portfolio zu erstellen.
Theoretisch ist ein effizientes Markowitz-Portfolio eines, das bei einem bestimmten Risiko die höchste Rendite erzielt. Weitere Anstrengungen zur Risikominderung würden zu einem Rückgang der Renditen führen; Versuche, die Renditen zu steigern, würden das Risiko überproportional erhöhen. Um dieses Ziel zu erreichen, ist eine Analyse des Gesamtportfolios und nicht die Wertentwicklung einzelner Wertpapiere erforderlich. Die Multiple-Diskriminanz-Analyse ist ein wichtiges Werkzeug bei der Implementierung dieser Art von statistisch basierter Portfoliotheorie.
Ein weiteres Modell, das ausgiebig von der multiplen Diskriminanzanalyse Gebrauch macht, ist der Altman Z-Score. Dies ist eine Formel zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Unternehmen in naher Zukunft in Konkurs geht. Ein Z-Score basiert auf der Analyse von fünf verschiedenen Finanzbeziehungen. Jede einzelne Kennzahl bietet einen anderen Einblick in die finanzielle Gesundheit des Unternehmens. Die kombinierte Analyse dieser Kennzahlen und des daraus resultierenden Z-Scores hat sich als 72 % genau bei der Vorhersage der Unternehmensinsolvenz zwei Jahre vor dem Antrag auf Schutz erwiesen.