Mesures de performance et économie de l’information, une synthèse de la littérature théorique
Notice bibliographique
Résumé
La mesure de la performance des gestionnaires de portefeuille est un sujet d’importance majeure en finance. Les gestionnaires de portefeuille prétendent produire une distribution de rendements « supérieure » à celle d’un portefeuille non géré. Dans un marché où les acteurs sont rationnels, une performance supérieure est généralement associée à la possession d’information supérieure. Les mesures traditionnelles de performance où la relation rendement-risque est l’outil de mesure de base ne tiennent pas compte de l’asymétrie de l’information. De plus, le modèle d’équilibre de marchés financiers (CAPM) a été récemment remis en question, comme outil servant à la mesure de performance. Des modèles tenant compte explicitement de l’information ont donc été développés pour servir de cadre à cette mesure. Le but de cet article est de faire une synthèse de la littérature théorique portant sur la mesure de performance des gestionnaires de portefeuille en mettant l’accent sur les modèles récemment suggérés qui tiennent compte explicitement de l’information des gestionnaires.
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 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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».