Mesures de performance et économie de l’information, une synthèse de la littérature théorique
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.006 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".