Varieties of funds and performance: the case of private equity
Notice bibliographique
Résumé
Within the growing body of literature on private equity, there is intense controversy as to whether, and by how much, the industry really adds value. However, much of the diversity in results can be ascribed to a tendency to focus on a subset of private equity fund types of venture capital and buyout funds or combine very different fund types. This study identifies and explores variations in performance according to eleven different types of fund, providing a much more fine-grained picture than preceding studies. We evidence considerable heterogeneity in performance results between fund types, with funds typically associated with riskier areas of activity having divergent outcomes and generally underperforming compared to buyout funds. We also find that all eleven fund types outperform the stock market when evaluating PMEs. We explore why underperforming fund types continue to attract significant investment. We apply agency theory to help understand general partner behaviour in private equity partnerships and building on the literature on the economics of expectation and of systemic evolution to explain limited partner behaviour, draw out the implications for theory and practice.Highlights An analysis of the relationship between a much wider range of PE fund types than preceding studies, and performance.Explanatory application of agency, expectations, and evolutionary theories.We evidence considerable heterogeneity in the performance of different types of fund. Funds typically associated with riskier areas of activity generally underperform buyout funds.We explore possible explanations behind mediocre or superior returns for specific fund types and why levels of return for some exhibit much more diversity than others.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».