Happy Losers: Subcontracting in International Asset Management
Notice bibliographique
Résumé
We study international outsourcing in the asset management industry. We argue that subcontractor management companies use the funds they manage on behalf of third parties to subsidize their own inhouse funds. On average, inhouse funds outperform the outsourced funds by 7.5 basis points per month. We attribute this difference in performance to within-company subsidization and identify risk-taking as the main source of the observed performance differentials. Portfolios of inhouse funds are 5-8% more illiquid, load 5% more on the market factor, and score consistently higher in the within-style tournament. Inhouse funds engage in performance-improving cross-trading with affiliated outsourced funds. The trades between inhouse and outsourced funds of the same company are more illiquid than outside trades. Inhouse funds use outsourced funds as insurance at the time of distress; a one standard deviation increase in the fraction of outsourced funds managed by the same company mitigates the negative performance impact of large outflows of an inhouse fund by up to 30%. However, outsourcing families still benefit from outsourcing even after subsidization. We endogenize the outsourcing decision and we see that, via outsourcing, fund families mitigate the negative effects of being located far away and improve expected return by 31.2 bp a month on average. This suggests that outsourcing is used as a means of overcoming segmented equity markets.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».