A State-of-the-Art Fund Performance Index: Higher-Order Omega and Its Consistency with Almost Stochastic Dominance
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a mathematical proof and theoretical analysis of the one-to-one consistency between higher-order Omega and Almost Stochastic Dominance rules when evaluating fund performance. The consistency between higher-order Omega and Almost Nth-degree Stochastic Dominance reinforces the effectiveness of applying the higher-order Omega function in fund performance measurement, as the Almost Stochastic Dominance rules are more likely to be observed in real life. This study also clarifies that the higher-order Omega decreases when threshold L increases. The ranking of funds based on higher-order Omega changes at different thresholds. Hence, it is critical to specify the L so that the consistency holds. Through evaluating the performance of eleven U.S. funds between 2010 and 2020, we demonstrate the applications of the Nth-order Omega in the concept of Almost Stochastic Dominance rules. Furthermore, the empirical results also show the superiority of the Nth-order Omega over the traditional fund performance measure, i.e., Sharpe ratio and the lower-order Omega. The ranking of fund performance based on higher-order Omega is consistent with Almost Stochastic Dominance rules.
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».