The Comparative Performance of Load and No‐Load Mutual Funds in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates, using both single‐factor and multi‐factor models, the absolute performance of Canadian equity funds and the relative performance of load versus no‐load funds. Consistent with a wealth of other studies, I find that the typical fund manager in Canada is unable to surpass his risk‐adjusted benchmark. Moreover, the advantage possessed by load funds, in being able to undertake fewer liquidity‐motivated trades than most no‐load funds, does not translate into their being able to outperform no‐load funds, even when loads are ignored. Résumé Le présent article utilise les modèles de facteur unique et les modèles defacteur multiple pour examiner la performance absolue desfonds d'actions canadiens et la performance relative desfonds avec frais d'acquisition, par opposition aux fonds exempts des frais d'acquisition. Comme les nombreuses études antérieures, notre recherche débouche sur la conclusion qu'au Canada, le gestionnaire de fonds type est incapable de surpasser son point de référence ajusté enfonction du risque. Par ailleurs, l'avantage lié aux fonds avec frais d'acquisition, notamment sa capacité à entreprendre moins de transactions nécessitant des liquidités que les fonds exempts des frais d'acquisition, ne se traduit pas en capacité à donner de meilleurs résultats que les fonds sans frais, même si on ne tient pas compte des frais.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».