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Enregistrement W3213095500 · doi:10.3390/jrfm14110551

How Many Stocks Are Sufficient for Equity Portfolio Diversification? A Review of the Literature

2021· review· en· W3213095500 sur OpenAlexvenueno aff
Azra Zaimović, Adna Omanovic, Almira Arnaut-Berilo

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)PortfolioAsset allocationEquity (law)Financial economicsEconomicsTime horizonStock (firearms)Financial crisisFinancial marketStock marketBusinessEconometricsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0230,022
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations76
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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