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Enregistrement W4393095114 · doi:10.1111/irfi.12447

The mean–variance (in)efficiency of duration‐based immunization

2024· article· en· W4393095114 sur OpenAlexaff
Pascal François, Franck Moraux

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Finance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEfficient frontierDuration (music)EconometricsVariance (accounting)Stylized factInefficiencyImmunizationDiscountingMathematicsSet (abstract data type)PortfolioGaussianEconomicsStatisticsComputer scienceMedicineMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Empirical studies report inconclusive assessment of duration‐based immunization, notably showing that more sophisticated strategies do not outperform immunization relying on Macaulay duration. This article provides a mean–variance framework to explain this puzzle. We characterize the efficient portfolio allocations for a stylized barbell strategy trading off reinvestment risk with discounting risk. We show, in a model‐free setting, that barbell allocations form a convex set in the mean–variance space, and the endpoints of the efficient frontier can switch as time passes, reversing the set of efficient allocations. Consequently, duration‐based immunization, which is not minimum variance, can exhibit temporary inefficiency. This result is numerically illustrated in a one‐factor Gaussian and a two‐factor non‐Gaussian model. Using yield curve scenarios resampled from U.S. data over the 1977–2020 period, we further corroborate our conclusions non‐parametrically, and find that duration‐based immunization is sometimes inefficient.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,244

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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2024
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