Portfolio turnover activity and mutual fund performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose a new measure of portfolio activity, the modified turnover (MT), which represents the portion of the portfolio that the manager changes from one quarter to the next. Compared with the traditional turnover, the MT measure has a distinct interpretation, relies on portfolio holdings, includes the effects of flows and ignores the effects of offsetting trades. Design/methodology/approach Using quarterly holdings data, the authors examine the relationship between fund turnover, performance, and flows for a sample of 2,856 actively managed mutual funds over the period 1991-2012. The authors provide numerical examples to illustrate how the suggested measure, MT, is different from the traditional turnover measure. The authors use panel regressions, simple and double sorts to examine the predictability of performance. Findings The authors find evidence that high MT predicts lower performance. The comparison between the highest and lowest quintiles sorted based on MT reveals a difference of −2.41 percent in the annual risk-adjusted return. Furthermore, high MT predicts lower net flows. The authors also find that MT relates positively to other activeness measures while volatility, flows, size, number of stocks, and the expense ratio are significant determinants of MT. Overall, the results suggest that frequent churning of a portfolio is value destroying for investors and signals a manager’s lack of skill. Originality/value The authors offer a simple measure, namely, MT, for estimating the fraction of a portfolio that changes from one quarter to the next. Armed with this tool, the authors investigate whether funds deviate from their previous quarter’s holdings because of valuable or noisy information, and whether such signals are exploited by fund investors.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,002 | 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 ».