Robust market timing tests of Canadian hybrid mutual funds
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Prior research has documented inconclusive and/or mixed empirical evidence on the timing performance of hybrid funds. Their performance inferences generally do not efficiently control for fixed-income exposure, conditioning information, and cross-correlations in fund returns. This study examines the stock and bond timing performances of hybrid funds while controlling and accounting for these important issues. It also discusses the inferential implications of using alternative bootstrap resampling approaches. Design/methodology/approach We examine the stock and bond timing performances of hybrid funds using (un)conditional multi-factor benchmark models with robust estimation inferences. We also rely on the block bootstrap method to account for cross-correlations in fund returns and to separate the effects of luck or sampling variation from manager skill. Findings We find that the timing performance of portfolios of funds is neutral and sensitive to controlling for fixed-income exposures and choice of the timing measurement model. The block-bootstrap analyses of funds in the tails of the distributions of stock timing performances suggest that sampling variation explains the underperformance of extreme left tail funds and confirms the good and bad luck in the bond timing management of tail funds. We report inference changes based on whether the Kosowski et al. or the Fama and French bootstrap approach is used. Originality/value This study provides extensive and robust evidence on the stock and bond timing performances of hybrid funds and their sensitivity based on (un)conditional linear multi-factor benchmark models. It examines the timing performances in the extreme tails funds using the block bootstrap method to efficiently identify (un)skilled fund managers. It also highlights the sensitivity of inferences to the choice of testing methodology.
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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 | 0,006 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».