La diversification des portefeuilles français à la veille de 1914 ou l'image écornée du rentier français du 19e siècle
Bibliographic record
Abstract
Dès la fin du 19 e siècle, les capitaux européens financent le développement des infrastructures dans le monde. L’ampleur de ces flux de capitaux, essentiellement britanniques et français, a suscité de nombreuses interrogations quant aux motivations sous-jacentes. Goetzmann et Ukhov [2006] ont montré que les investisseurs victoriens étaient au fait d’une méthode d’investissement appelée « geographical distribution of capital », proche du principe de diversification internationale des portefeuilles. Parent et Rault [2004] ont montré que les investissements français à l’étranger obéissaient également à des considérations économiques et financières. Nous nous demandons dans cet article si, comme les investisseurs victoriens, les investisseurs français raisonnaient en termes de distribution géographique de leurs avoirs et faisaient montre d’une aussi grande modernité dans leurs choix d’investissements. Pour cela, dans une première partie, nous explorons la littérature de la fin du 19 e siècle qui montre combien les analystes financiers français encourageaient les investisseurs à détenir un portefeuille « diversifié ». Dans une deuxième partie, nous appliquons à une base de données harmonisée la théorie moderne du portefeuille et construisons un portefeuille international optimal. Nous démontrons une adéquation entre la répartition effective des avoirs français et leur distribution optimale et délivrons une représentation de l’investisseur français contrastant avec l’image d’Épinal du rentier français averse au risque.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".