The New Frontiers of Sovereign Investment
Notice bibliographique
Résumé
Sovereign wealth funds (SWFs) can be effective tools for national resources revenue management. These state-owned investments, funded by commodity exports, foreign exchange reserves, or other national assets, are adaptable to the challenges posed by financial shocks and have been successfully employed in an increasing number of countries. The number of SWFs continues to grow, with the largest funds managing trillions of dollars in assets among them. However, given the significant variations among SWFs, it can be difficult to compare funds that differ in size, scope, and mandate. This book provides a sorely needed practical look at how these funds work – and how they should work.\nThe New Frontiers of Sovereign Investment combines the insights and experience of academic economists and practitioners from several funds to survey a diverse financial landscape and establish the challenging topical questions facing a broad range of SWFs today: Should they serve both economic development and financial returns, and how? Will responsible investment enhance long-term returns? How can fiscal rules for SWFs be improved to meet emerging economic challenges? The book considers these questions as they apply to both long-established and newer SWFs. Featuring contributions from sovereign wealth practitioners from Alberta's AIMCo, the Nigerian Sovereign Investment Authority, and the New Zealand Superannuation Fund, as well as analysis by scholars at the forefront of sovereign investment, this volume provides timely and much-needed information on these rapidly evolving institutions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».