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Enregistrement W3126014277 · doi:10.1111/j.1468-036x.2010.00576.x

Hedge Fund Regulation and Misreported Returns

2010· article· en· W3126014277 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Financial Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHedge fundOpen-end fundRobustness (evolution)Performance feeClosed-end fundBusinessEconomicsReturns-based style analysisFund administrationIndex fundEconometricsFinanceFund of fundsMicroeconomicsCorporate governanceIncentiveInstitutional investor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper introduces a cross‐country law and finance analysis of the misreporting behaviour in the hedge fund industry in terms of smoothing returns so that a fund consistently generates positive returns. We find strong evidence that international differences in hedge fund regulation are significantly associated with the propensity of fund managers to misreport monthly returns. We find a positive association between wrappers and misreporting, particularly for funds that do not have a lockup provision. Also, we find some evidence that misreporting is less common among funds in jurisdictions with minimum capitalisation requirements and restrictions on the location of key service providers. We assess the robustness of our finds to a number of specifications, including, different specifications of misreporting bin widths, subsets of the data by fund type, as well as specifications controlling for collinearity and selection effects and other robustness checks. We show misreporting significantly affects capital allocation, and calculate the wealth transfer effects of misreporting and relate this wealth transfer to differences in hedge fund regulation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,173 · 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