Practical Applications of Private Equity Valuations and Public Equity Performance
Notice bibliographique
Résumé
Practical Applications Summary In Private Equity Valuations and Public Equity Performance from the Summer 2019 issue of The Journal of Alternative Investments, authors Megan Czasonis (of State Street Associates), Mark Kritzman (of Windham Capital Management and the MIT Sloan School of Management), and David Turkington (also of State Street Associates) demonstrate that private equity (PE) managers introduce positive bias into their quarterly investment valuations. Managers tend to overprice their shares by overstating how well their investments performed during the quarter. These optimistically high valuations are induced by public market gains that happen after quarter end; PE managers raise their share valuations when the public equity market goes up during the reporting delay after quarter end—but they do not lower valuations if the market declines. This uneven response to market gains and losses after quarter-end means that valuations are often unrealistically high. The underlying driver confirmation bias, the tendency of managers to only cite evidence that shows their investments did well. But since managers tend not to do this in the fourth quarter, when investment valuations are independently audited, PE funds appear to gain more in Q1 through Q3 than in Q4. This introduces artificial volatility in performance over the year and has serious implications for investors and advisors. TOPICS:Private equity, security analysis and valuation, performance measurement
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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 | 0,011 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,005 |
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 ».