Proper fund size: a perspective from both investors and fund managers
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes the notion of the proper size interval for funds and the market redemption return in fund markets. We establish a model to determine the proper size interval that accounts for the interests of both investors and fund managers as well as market constraints. We then propose a method to analyze fund managers’ abilities and fund sizes compared to the market averages. Using data on Chinese equity and hybrid funds for the sample period from 2009 to 2019, we find that there is a negative log-linear relationship between fund net excess return and fund size. Our model shows that both equity and hybrid funds experience the transition from being over-sized to properly- and under-sized. Under-sized and over-sized funds account for about 60% and 30% of the total sample, respectively, while less than 10% of funds have a proper size. Compared with over- or under-sized funds, funds with a proper size can generate higher returns and higher capital inflow. Our empirical results confirm that funds with higher managerial ability indeed outperform those funds with lower managerial ability, regardless of the category of fund size. Overall, our model provides a new method for fund investors, managers, and regulators to classify and evaluate funds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».