ESTIMATING THE NEGATIVE IMPACT OF "NOISE" ON THE RETURNS OF CAP-WEIGHTED PORTFOLIOS IN VARIOUS SEGMENTS OF THE EQUITY MARKETS
Notice bibliographique
Résumé
Capital Market Theory assumes that the ex ante market portfolio (which is cap-weighted) lies on the (ex ante) efficient frontier. However, we show that ex ante cap-weighted portfolios will always be interior portfolios relative to the end-of-investment-period ex post efficient frontier. This is due to the arrival of unanticipated information, which we refer to as “noise” that causes unexpected price changes and creates either “winner” or “loser” stocks. By construction, ex ante cap-weighted portfolios will be overweighted in “loser” stocks and underweighted in “winners” during the return measurement period. To estimate the negative impact of noise on the returns of ex antecap-weighted portfolios, we use the concept of a “perfect foresight” (PF) portfolio. The PF portfolio for any given equity segment is a buy-and-hold portfolio of all stocks in that segment with weights at the beginning of the return period set to be proportional to the market capitalization of the stocks at the end of the return period.We show that the PF portfolio will always be on the ex post efficient frontier and outperform its ex ante cap-weighted counterpart. Because the PF portfolio has risk characteristics that are similar to the ex ante capweighted portfolio for a particular equity segment, the excess return of the PF portfolio provides an estimate of the maximum annual amount of available alpha to all investors involved in that segment in a given year. For example, the total excess return of the PF portfolio for the “large-cap US equity segment” (which we define as the 1,000 largest US stocks based on market values at the beginning of each year) is about 7%, on average, per year. This can be thought of as the maximum amount of alpha, or ex ante mispricing (in percentage terms), available to all investors in the large-cap US equity market segment.
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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».