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Enregistrement W2133304719 · doi:10.1111/j.2041-6156.2009.tb00006.x

Risk Measurement and Investment Myopia in Hedge Fund Management*

2009· article· en· W2133304719 sur OpenAlexaff
Xun Li, Zhenyu Wu

Notice bibliographique

RevueJeung'gweon hag'hoeji · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHedge fundBasis riskReturns-based style analysisAsset allocationPortfolioOpen-end fundInvestment managementManager of managers fundFund of fundsBusinessActuarial sciencePerformance feeManagement feeInvestment strategyHedge accountingInvestment fundRisk managementFund administrationEconomicsFinanceCapital asset pricing modelInstitutional investorCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lo (2001) surveys the literature on risk management for hedge funds, and recommends a dynamic and transparent risk measurement for the evolutionary hedge fund industry by citing Albert Einstein's comments. This study is to explore the feasibility and advantages of adopting a dynamic absolute‐deviation risk measurement in hedge fund management. It does not only provide an optimal asset allocation strategy both analytically and numerically in a dynamic mean‐absolute deviation (DMAD) setting for hedge fund managers, but also contributes to mitigation of potential investment myopia problems in their risk‐taking behaviors. It sheds light on risk management and investor‐fund manager agency conflicts in the hedge fund industry and adds to the literature on portfolio selection and optimal asset allocation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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