Les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille
Bibliographic record
Abstract
L’objectif principal du présent article est de montrer que la « démarche extensive », initiée par Lise Salvas-Bronsard (1972) peut être fructueuse pour reconsidérer les techniques quantitatives de la gestion de portefeuille. Par la même occasion nous rendons hommage à sa démarche synthétique en montrant que celle-ci est toujours éclairante, en permettant des interactions productives entre différents modes d’approche. Nous nous intéressons plus précisément aux relations d’évaluation d’actifs financiers dites multibêtas. Nous montrons que ces relations peuvent être démontrées, interprétées et utilisées, à la fois par une approche micro-économique (section 1 : Approche intrinsèque du problème de portefeuille), une approche macro-économique (section 2 : Équations d’Euler et modèles à facteurs), une approche économétrique (section 3 : Moindres carrés et efficience de portefeuille) et une approche décisionnelle en termes de gestion de portefeuille (section 4 : Gestion dynamique de portefeuille).
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 | 0.013 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".