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Enregistrement W3122796928 · doi:10.3905/jai.2008.712595

Replicating the Properties of Hedge Fund Returns

2008· article· en· W3122796928 sur OpenAlexafffund
Nicolas Papageorgiou, Bruno Rémillard, Alexandre Hocquard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Alternative Investments · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHedge fundReplicatePortfolioReturns-based style analysisEconometricsReplicating portfolioAlternative betaVolatility (finance)EconomicsStochastic gameComputer scienceFund of fundsFinancial economicsActuarial sciencePortfolio optimizationOpen-end fundMicroeconomicsFund administrationIncentiveFinanceMathematicsInstitutional investor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors implement a multivariate extension of the Dybvig [1988] Payoff Distribution Model that can be used to replicate not only the marginal distribution of most hedge fund returns but also their dependence on other asset classes. In addition to proposing ways to overcome the hedging and compatibility inconsistencies in Kat and Palaro [2005], the authors extend the results of Schweizer [1995] and adapt American option pricing techniques to evaluate the model and also derive an optimal dynamic trading (hedging) strategy. The proposed methodology can be used as a benchmark for evaluating fund performance, as well as to replicate hedge funds or generate synthetic funds. <b>TOPICS:</b>Portfolio theory, volatility measures, portfolio construction

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,058 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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