How Many Stocks Are Sufficient for Equity Portfolio Diversification? A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Using extensive and comprehensive databases to select a subset of research papers, we aim to critically analyze previous empirical studies to identify certain patterns in determining the optimal number of stocks in well-diversified portfolios in different markets, and to compare how the optimal number of stocks has changed over different periods and how it has been affected by market turmoil such as the Global Financial Crisis (GFC) and the current COVID-19 pandemic. The main methods used are bibliometric analysis and systematic literature review. Evaluating the number of assets which lead to optimal diversification is not an easy task as it is impacted by a huge number of different factors: the way systematic risk is measured, the investment universe (size, asset classes and features of the asset classes), the investor’s characteristics, the change over time of the asset features, the model adopted to measure diversification (i.e., equally weighted versus optimal allocation), the frequency of the data that is being used, together with the time horizon, conditions in the market that the study refers to, etc. Our paper provides additional support for the fact that (1) a generalized optimal number of stocks that constitute a well-diversified portfolio does not exist for whichever market, period or investor. Recent studies further suggest that (2) the size of a well-diversified portfolio is larger today than in the past, (3) this number is lower in emerging markets compared to developed financial markets, (4) the higher the stock correlations with the market, the lower the number of stocks required for a well-diversified portfolio for individual investors, and (5) machine learning methods could potentially improve the investment decision process. Our results could be helpful to private and institutional investors in constructing and managing their portfolios and provide a framework for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».