Les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif principal du présent article est de montrer que la « démarche extensive », initiée par Lise Salvas-Bronsard (1972) peut être fructueuse pour reconsidérer les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille. Par la même occasion nous rendons hommage à sa démarche synthétique en montrant que celle-ci est toujours éclairante, en permettant des interactions productives entre différents modes d’approche. Nous nous intéressons plus précisément aux relations d’évaluation d’actifs financiers dites multibêtas. Nous montrons que ces relations peuvent être démontrées, interprétées et utilisées, à la fois par une approche micro-économique (section 1 : Approche intrinsèque du problème de portefeuille), une approche macro-économique (section 2 : Équations d’Euler et modèles à facteurs), une approche économétrique (section 3 : Moindres carrés et efficience de portefeuille) et une approche décisionnelle en termes de gestion de portefeuille (section 4 : Gestion dynamique de portefeuille).
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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».