Funds Manager and Mutual Funds Characteristics on Mutual Funds Performance: Empirical Evidence of Equity Mutual Funds in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of investment fund managers' characteristics in the form of tenure, and mutual fund characteristics with proxy turnover portfolios, market timing and stock selectivity on the performance of stock mutual funds. The research sample is 27 stock mutual funds in Indonesia that were active from 2013 to 2017. On the analysis of the relationships between the characteristics of investment managers and mutual funds characteristics on the performance of stock mutual funds, a series of OLS regressions were run. The panel data regression was included based on using the Eviews. All of the above were aimed at achieving portfolio optimization and realizing the maximization of the interests for fund management companies and investors. The main findings are as follows. Tenure does not affect the performance of stock mutual funds during the years 2013 to 2017, but if divided into 2 quadrants of tenure, namely tenure over 19 years and tenure under 19 years of work, the result is that tenure over 19 years has a positive effect on the performance of stock mutual funds, but tenure brought 19 years has no effect on the performance of equity funds, whereas mutual funds characteristics, which are proxied by portfolio turnover, market timing and stock selectivity, have a significant positive effect on the performance of equity funds in Indonesia. The primary limitation in the scope is the sample, because stock mutual funds that publish consistently Financial statements between 2013 and 2017 are few in number. These findings have important implications for fund management companies as input material that the investment strategy of the investment management team affects the performance of equity funds compared to the characteristics of investment managers with proxies for years of service. This paper proposes a new perspective to evaluate the relationship between the fund manager and mutual funds characteristicsanddivide 2 groups of working years, and calculate them with non-linear models.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».