An Examination of Very Low Efficiency Scores in Data Envelopment Analysis in the Pension Funds Industry
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.
Notice bibliographique
Résumé
Data Envelopment Analysis (DEA) is a powerful analytical tool that is considered as one of the most useful techniques to measure the efficiency of Decision Making Units (DMUs) in certain industry segments. However, there is a scarcity of reported use to assess pension funds’ performance due to the complexities of such funds. The few papers that can be found in literature do not consider the main characteristics of pension funds such as uncontrollable variables for managers, regulations, and funds’ status (fully funded/underfunded pension plans). Regulations affect such investment vehicles in many ways from investment strategy, tax status, reporting requirements and others. Also, as the by-product of our past research in this field the authors ran into some unexpected outcomes where some funds had achieved an extremely low efficiency score. This is very highly unusual and invited additional research. There are very few papers in the literature on extremely low efficiency scores, and there is a paucity of cogent explanations on why this is the case. Therefore, while evaluating the pension funds’ performance through DEA we worked on this problem in some detail to uncover the reason(s) for such low minimum efficiency scores for pension funds. We found that the presence of very low efficiency scores phenomena is not uncommon in pension funds industry but is in other industry studies.
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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 | 0,046 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 découle