MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284894801 · doi:10.1002/ijfe.2668

Asset allocation, limited participation and <scp>flight‐to‐quality</scp> under ambiguity of correlation

2022· article· en· W4284894801 sur OpenAlexaff
Helen Hui Huang, Yanjie Wang, Shunming Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Finance & Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiversification (marketing strategy)EconomicsAmbiguityMicroeconomicsQuality (philosophy)Asset (computer security)Risk aversion (psychology)Asset allocationEconometricsFinancial economicsExpected utility hypothesisBusinessComputer scienceMarketingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates asset allocation decisions made by three types of traders depending upon incomplete information in market equilibrium. Limited participation phenomenon is observed in the equilibrium. Moreover, we show that traders with more information might not hold more risky assets than others who have less information. Less‐informed traders trade‐off between a diversification effect induced by risk‐averse attitude and a “flight‐to‐quality” effect by their aversion towards correlation ambiguity. In equilibrium, the magnitudes between equilibrium positions of different traders are affected by the true correlation coefficient, the upper‐bound correlation conceived by naive traders and the quality of risky assets simultaneously. In some scenarios, we observe that naive and uninformed traders “escape” from low‐quality assets to high‐quality ones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Finance & EconomicsMême sujetFinancial Markets and Investment StrategiesTravaux en français237 207