Em finanças, a análise discriminante múltipla (MDA) é usada para classificar os títulos em grupos relacionados para análise posterior. Essa técnica estatística comprime a variação, ou distância, de um conjunto de dados a partir de um valor médio, preservando informações significativas que podem ser examinadas por outros métodos. Por exemplo, a análise discriminante múltipla pode ser aplicada a uma variedade de títulos para estabelecer a associação em um número gerenciável de grupos relacionados. O comportamento entre esses grupos pode então ser examinado por outros métodos estatísticos.
Ao escolher um título individual ou montar um portfólio, várias análises podem ser realizadas. A precisão de uma análise pode ser prejudicada quando existem várias variáveis a serem consideradas simultaneamente. Usando a análise discriminante múltipla, uma gama de dados pode ser consolidada em três ou mais grupos relacionados por um ou mais fatores variáveis. Os elementos em torno dos quais os grupos foram formados são efetivamente eliminados da consideração, enquanto outras relações de dados são preservadas.
Um conjunto de títulos pode ser dividido em vários grupos pelo MDA de acordo com uma regra de preço definida como significativa pelo analista. O comportamento desses grupos poderia então ser examinado em relação a outros fatores, como desempenho histórico, sem ter que considerar o preço como uma variável. Vários fatores variáveis podem ser rastreados e a interação entre grupos relacionados examinada. Freqüentemente, o objetivo de tal análise é criar um portfólio Markowitz eficiente.
De acordo com a teoria, uma carteira Markowitz eficiente é aquela que atinge o mais alto nível de retorno para um determinado montante de risco. Mais esforços para reduzir o risco resultariam em uma queda nos retornos; tentativas de aumentar os retornos implicariam em um aumento desproporcional do risco. A análise da carteira como um todo, em vez do desempenho de títulos individuais, é necessária para atingir esse objetivo. A análise discriminante múltipla é uma ferramenta importante na implementação desse tipo de teoria de portfólio baseada em estatísticas.
Outro modelo que faz uso extensivo da análise discriminante múltipla é o Altman Z-Score. Esta é uma fórmula para prever as chances de uma empresa ir à falência em um futuro próximo. Um Z-Score é baseado na análise de cinco relações financeiras diferentes. Cada índice exclusivo fornece uma visão diferente da saúde financeira da empresa. A análise combinada desses índices e do Z-Score resultante provou ser 72% precisa na previsão da falência corporativa dois anos antes do pedido de proteção.