SURVIVORSHIP BIAS E PERFORMANCE NEI FONDI COMUNI AZIONARI ITALIANI
Bibliographic record
Abstract
Il tema del survivorship bias nelle stime della performance dei fondi comuni di investimento é stato da lungo tempo oggetto di studio da parte della comunità dei ricercatori nel mondo finanziario. Dopo un iniziale focus sul mercato azionario americano, sul quale si è arrivati ad una definizione abbastanza puntuale delle problematiche connesse alla presenza di questa distorsione nei campioni, questo genere di studio è stato progressivamente esteso ai mercati finanziari sviluppati: Canada, Regno Unito, Francia, ecc. pervenendo in sostanza ad ulteriori conferme della rilevanza del tema. Sebbene si trovino in letteratura articoli incentrati sulla performance dei fondi comuni di investimento, nessuno di questi affronta direttamente il problema del survivorship bias, rilegandolo a fenomeno marginale e per questo trascurato. In verità, a partire dall'introduzione della moneta unica, e dell'apertura del mercato italiano dei fondi comuni di investimento ai competitor internazionali, il settore ha visto, differentemente dal passato, una vivace attività di fusioni e di acquisizioni di società di gestione del risparmio, nonché un notevole incremento del livello di concorrenza nel sistema. Sulla base di questi cambiamenti nel mercato finanziario italiano, in questa tesi si presentano i risultati ottenuti nello studio del fenomeno del survivorship bias nei fondi comuni azionari italiani nel periodo 1999-2006.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".