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Enregistrement W2186410872

Labour Spons ored Investment Funds

2003· article· en· W2186410872 sur OpenAlexaboutno aff
Scott Anderson, Yisong S. Tian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFund of fundsClosed-end fundFinanceBusinessPassive managementInvestment (military)Manager of managers fundInvestment managementOpen-end fundGlobal assets under managementInstitutional investorUmbrella fundManagement feeAssets under managementIncentiveUnit investment trustSovereign wealth fundMutual fundInvestment fundOpen-ended investment companyReturn on investmentEconomicsFixed assetMarket economyCorporate governance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(LSIFs) are a special investment vehicle for Canadian retail investors. Aside from being eligible as RRSP contribu- tions, a unique benefit of investing in LSIFs is the 30% tax credit investors receive for their investment in these funds. Given this unique benefit, the LSIF industry has had little trouble attracting investors, and total assets under management in these funds have grown rapidly since they were first introduced in the 1980s. However, as shown in Table 1, these funds have underperformed other investments available to Canadian investors. 2 Why have these funds performed so poorly? What are the key elements in the organization of these funds that may have contributed to such poor performance? This paper argues that fund manager compensation in LSIFs creates a gap between the interests of investors and managers. This misalignment may have played a critical role in managers' investment decisions and subsequent fund per- formance. The relative poor performance of LSIFs may be a function of several key elements in manager compensa- tion. First, the average management expense ratio (MER) for LSIFs is considerably higher than for other investment funds (see Table 1). Unlike mutual funds, the stated management fees of LSIFs may not cover all fees charged by fund managers. 3 Second, the investment so their investment horizon is effectively eight years or longer. In contrast, managers of LSIFs have a much shorter investment horizon since their performance and fees are evaluated annually or more frequently. In addi- tion, incentive fees are structured as if the fund man- agers are granted a reload option on the fund's assets. Once the fund's performance exceeds the target return during an evaluation period, the manager exercises the option and collects the incentive fee. The option is immediately reloaded and exercisable in the next eval- uation period. Fourth, incentive fees charged by most LSIFs are asset-based, whereas investors derive their returns from the performance of the entire portfolio. Finally, unrealized investment gains are frequently used in the evaluation of fund performance. Flat manage- ment fees are based on the fund's net asset value (NAV), which is a function of unrealized gains. Most LSIFs also use unrealized gains to determine whether or not incentive fees are earned or the amount of incentive fees to be charged. Using a Monte Carlo simulation model, we assess the total fees charged by a typical LSIF in excess of the

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2880,079

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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