A deeper look into value investing's future prospects
Notice bibliographique
Résumé
Since value investing’s golden era, many things have changed: from the way individuals invest their savings, to the diversity of financial products available on the market, from the hierarchical and financial structure of the majority of the firms to the way how business is done, from the regulations that rule firms and the market, to the world economy in general, and finally, of course: the very philosophy behind value investing has also progressively changed. Only one thing does not seem to have changed: the performance criteria used to evaluate this investment theory. In recent years, when applied these criteria, the academia noticed value investing releveled relatively poor performance compared to what investors and the market were used to. But can these results be blindly trusted? When everything does seem to have changed, does it make sense to expect valid results applying the same criteria to completely different realities? That is what we propose ourselves to find out. In the present work we will provide an alternative framework to the one used by the academia over the years. We will expose some of the reasons that may motivate this (apparent) underperformance, and alternatives to overcome these difficulties. Our intention is clear: to evaluate if value investing has really lost its hedge, or if on the other hand, academics have just been measuring performance with outdated and unfitted criteria to the current reality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».