A Comparison of Emerging and Developed Economy Portfolio Performance Under COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Orientation: The performance of three different portfolio allocation strategies is assessed in a developed and a developing economy during different economic conditions over a period of seven years.Research purpose: Evaluate the performance of the portfoliosnamely, the tangent, minimum-variance, and maximally diversified portfolioacross a developed and a developing economy and investigate the advantages and disadvantages that each portfolio poses in differing economic conditions.Motivation for the study: Understanding the benefits and drawbacks of each of these portfolios in times of crisis and in times of economic expansion could assist asset managers in making effectiveallocation decisions for their portfolios in different economic conditions.Research approach/design and method: Portfolio optimisation under various constraints.Main findings: Tangent portfolios produced superior returns to the other portfolios and the US portfolios consistently outperformed the South African ones.The minimum variance portfolio provided greater returns and downside protection than the maximally diversified portfolio during the COVID-19 market crash for the developed economy, while the opposite was observed for the developing economy.Practical/managerial implications: Practical knowledge of how each of the portfolios perform within different economic climates can assist asset managers to produce positive performance in times of recession and expansion.Contribution/value-add: Information and analysis on each of these portfolio asset allocation strategies during various economic conditions assists asset managers in finding the most effective way to structure their portfolios.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».