Notice bibliographique
Résumé
Abstract The average expense ratio paid by Canadian mutual fund investors is 50% higher than that paid in the United States. This discrepancy is commonly thought to exist because Canadian funds do not take advantage of economies of scale and have less competition. A monopolistic competition framework is used to develop a model for the mutual fund industry. By allowing each fund to have different attributes, the model permits funds to charge different expense ratios in equilibrium and is found to strongly fit the North American mutual fund market. Empirical analysis indicates that these two common explanations and measurable fund attributes account for 24% of the discrepancy. JEL Classification: L11, L13 and G15 Les ratios de dépenses des fonds mutuels nord‐américains Le taux moyen de dépenses payées par les investisseurs canadiens dans les fonds mutuels sont de 50% plus élevées que celles qu’on paie aux Etats‐Unis. Cet écart est attribué d’habitude au fait que les fonds canadiens ne tirent pas profit des économies d’échelle et qu’il y a moins de concurrence au Canada. On utilise un modèle de concurrence monopolistique pour analyser l’industrie des fonds mutuels. En permettant à chaque fond d’avoir certains attributs, le modèle permet aux fonds de charger des taux de dépenses différents en équilibre. Il semble que cela corresponde aux caractéristiques du marché des fonds mutuels américains. Une analyse empirique montre que les deux explications usuelles et les attributs mesurables des fonds expliquent 24% de l’écart.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».