Congestion in Commodity Trading Advisors
Notice bibliographique
Résumé
Congestion is often used in the operations area to investigate the excessive effect of inputs on outputs. In finance, and more specifically in the derivatives area, leverage is embedded in options and futures contracts. Commodity Trading Advisors (CTAs) use leverage (margin-to-equity ratio) to magnify returns through the use of these futures contracts. However, excessive leverage may hamper performance. This paper aims to show that a related data envelopment analysis (DEA) called the “congestion model” can offer a more precise picture of identifying CTAs suffering from congestion. In other words, if congestion is present then a reduction in input(s) may generate an increase in output. However, the opposite effect can arise. Although traditional DEA does an excellent job at ranking efficient CTAs, congestion on the other hand sizes up which CTAs are using too much (overuse) of each input, thereby reducing their performance/compound return (output). We measure the congestion of the largest (in terms of capital) live 50 CTAs and identify which ones exhibit congestion. The evidence shows that the probability of experiencing congestion increases with the size, minimum purchase requirements, and the incentive fees a CTA operates. In contrast, this probability decreases with the age of the CTA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».