The Interaction of Market Risk and Idiosyncratic Risk on Equity Mutual Fund Returns
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the importance of idiosyncratic and systematic risks in explaining equity fund returns in Malaysia. The level of market and idiosyncratic risk in a mutual fund depends on what asset class it invests in. Equity type asset classes are exposed to both systematic and idiosyncratic risk but research generally suggest that only systematic risk is relevant in mutual fund selection since idiosyncratic risk can be reduced through fund diversification. This study attempts to expand the insights of the risk-return relationship by providing additional evidence on the direct and indirect effects of investment risk on equity mutual fund returns. Employing partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM), we also explore if idiosyncratic risk moderates the relationship between market risk and mutual fund returns. A sample of 150 Malaysian domestic equity mutual funds comprising of large, mid & small-cap equity funds were selected from the Morningstar website. The results indicate that market risk does not influence mutual funds returns but idiosyncratic risk has a significant and positive effect. Idiosyncratic risk is proxied by fund characteristics comprising of size, age, expenses and fund manager ability. This study shows that fund size, age or expenses are not significant and only the fund alpha which measures fund manager ability is relevant in predicting fund returns. The study also finds that the fund alpha moderates the influence of market risk on returns by changing the nature of the relationship from positive to negative.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».