Keynes Meets Markowitz: The Trade-off Between Familiarity and Diversification
Notice bibliographique
Résumé
We develop a model of portfolio choice to nest the views of Keynes - who advocates concentration in a few familiar assets - and Markowitz - who advocates diversification across assets. We rely on the concepts of ambiguity and ambiguity aversion to formalize the idea of an investor’s "familiarity" toward assets. The model shows that when an investor is equally ambiguous about all assets, then the optimal portfolio corresponds to Markowitz’s fully diversified portfolio. In contrast, when an investor exhibits different degrees of familiarity across assets, the optimal portfolio depends on (i) the relative degree of ambiguity across assets, and (ii) the standard deviation of the estimate of expected return on each asset. If the standard deviation of the expected return estimate and the difference between the ambiguity about familiar and unfamiliar assets are low, then the optimal portfolio is composed of a mix of both familiar and unfamiliar assets; moreover, an increase in correlation between assets causes an investor to increase concentration in the assets with which they are familiar (flight to familiarity). Alternatively, if the standard deviation of the expected return estimate and the difference between the ambiguity of familiar and unfamiliar assets are high, then the optimal portfolio contains only the familiar asset(s) as Keynes would have advocated. In the extreme case in which the ambiguity about all assets and the standard deviation of the estimated mean are high, then no risky asset is held (non-participation). The model also has empirically testable implications for trading behavior: in response to a change in idiosyncratic volatility, the Keynesian portfolio always exhibits more trading than the Markowitz portfolio, while the opposite is true for a change in systematic volatility. In the equilibrium version of the model with heterogeneous investors who are familiar with different assets, we find that the risk premium of stocks depends on both systematic and idiosyncratic volatility, and that the equity risk premium is significantly higher than in the standard model without ambiguity.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».