Rahanduses kasutatakse väärtpaberite edasiseks analüüsiks seotud rühmadesse klassifitseerimiseks mitme diskrimineerimise analüüsi (MDA). See statistiline meetod surub kokku andmekogumi dispersiooni või kauguse keskmisest väärtusest, säilitades samal ajal tähendusliku teabe, mida saab uurida muude meetoditega. Näiteks võib mitmete väärtpaberite puhul rakendada mitme diskrimineeriva teguri analüüsi, et teha kindlaks kuulumine juhitavasse hulka seotud rühmadesse. Nende rühmade vahelist käitumist võib seejärel uurida muude statistiliste meetoditega.
Individuaalse väärtpaberi valimisel või portfelli komplekteerimisel võidakse teha mitmeid analüüse. Analüüsi täpsus võib väheneda, kui korraga tuleb arvesse võtta mitut muutujat. Mitme diskrimineeriva analüüsi abil saab andmevahemiku koondada kolme või enama rühma, mis on seotud ühe või mitme muutuva teguriga. Elemendid, mille ümber rühmad moodustati, jäetakse tõhusalt arvesse, samal ajal kui muud andmesuhted säilivad.
Väärtpaberite komplekti võib MDA järgi jagada mitmeks rühmaks vastavalt hinnareeglile, mille analüütik on määranud oluliseks. Nende rühmade käitumist saab seejärel uurida võrreldes muude teguritega, näiteks ajaloolise tootlikkusega, ilma et oleks vaja hinda muutujaks pidada. Sõeluda saab mitmeid muutuvaid tegureid ja uurida seotud rühmade vahelist koosmõju. Sageli on sellise analüüsi eesmärk luua Markowitzi tõhus portfell.
Teooria kohaselt on Markowitzi efektiivne portfell selline, mis realiseerib antud riskisumma puhul kõrgeima tootluse. Edasised jõupingutused riski vähendamiseks tooksid kaasa tulude vähenemise; tootluse suurendamise katsed tooksid endaga kaasa ebaproportsionaalse riski suurenemise. Selle eesmärgi saavutamiseks on vajalik portfelli kui terviku analüüs, mitte üksikute väärtpaberite tootluse analüüs. Mitme diskrimineerimise analüüs on seda tüüpi statistilise portfelli teooria rakendamisel oluline tööriist.
Teine mudel, mis kasutab laialdaselt mitme diskrimineerimise analüüsi, on Altmani Z-skoor. See on valem ettevõtte lähituleviku pankrotistumise tõenäosuse ennustamiseks. Z-skoor põhineb viie erineva finantssuhte analüüsil. Iga ainulaadne suhtarv annab erineva ülevaate ettevõtte finantsseisundist. Nende suhtarvude ja sellest tuleneva Z-skoori kombineeritud analüüs on osutunud 72% täpseks ettevõtte pankroti ennustamisel kaks aastat enne kaitsetaotluse esitamist.