Man vs. Machine: <i>Comparing Discretionary and</i><i>Systematic Hedge Fund Performance</i>

Harvey, Campbell R.; Rattray, Sandy; Sinclair, Andrew; Hemert, Otto Van

doi:10.3905/jpm.2017.43.4.055

Cited by 35 publications

(9 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Independently from this rise of socially responsible investing, we are seeing a strong growth of algorithmic (systematic) investment funds (Abis, 2017;Harvey et al, 2017) and the roboadvisory industry (D'Acunto et al, 2019;Kaya et al, 2017;Moulliet et al, 2016). Computer algorithms run funds that account for 35% of the US stock market, and are responsible for 60% of the trading that happens on it (The Economist, 2019).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Robo-investment aversion

Niszczota¹,

Kaszás²

2020

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

In three experiments (N = 2380), we show that people find it more permissible when investment decisions concerning controversial (“sin”) stocks are made by human fund managers rather than by computers (“robos”). In Study 1 (N = 466), participants rated the permissibility of a computer (algorithm) to autonomously exclude morally controversial stocks from investment portfolios as lower than if a human fund manager did the same; this finding was not different if participants were informed that such exclusions might be financially disadvantageous for them. In Study 2 (N = 1231), we show that this robo-fund aversion manifests itself both when considering investment in controversial and non-controversial industries. In Study 3 (N = 683), our findings show that robo-fund aversion is also present when algorithms are given the autonomy to increase investment in controversial stocks. Our findings suggest that algorithm aversion extends to the financial realm, supporting the existence of a barrier for the adoption of innovative financial technologies (FinTech), but one that might be overcome by hybrid (human-in-the-loop) solutions.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Robo-investment aversion

Niszczota¹,

Kaszás²

2020

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…W pracy Niszczoty i Kaszása (2020) zbadano, na ile delegowanie decyzji inwestycyjnych maszynom jest postrzegane odmiennie od delegowania tych samych decyzji ludziom. Badania o podobnym charakterze zyskały na znaczeniu wraz ze zwiększeniem popularności robodoradztwa inwestycyjnego (na przykład D'Acunto i in., 2019) -w którym to maszyny dokonują inwestycji na rzecz inwestora indywidualnego -jak i zwiększeniem wykorzystania maszyn do podjęcia wielu decyzji inwestycyjnych lub wsparcia tych procesów (na przykład Harvey i in., 2017). Wyniki pięciu eksperymentów sugerują, że ludzie mają awersję wobec maszyn, wolą, by decyzje inwestycyjne były podejmowane przez ludzi.…”

Section: Delegowanie Decyzji Inwestycyjnych Do Algorytmówunclassified

Ekonomia i inne nauki społeczne. Studia interdyscyplinarne

2023

View full text Add to dashboard Cite

Specjalizacja badań naukowych w XX wieku przyspieszyła postęp w odkryciach i wdrażaniu innowacji. Wraz ze wzrostem złożoności naszej cywilizacji wskutek dynamicznego wzrostu gospodarczego wspieranego rozwojem technologii rośnie jednakże potrzeba transferu wiedzy między różnymi obszarami ludzkiej działalności. Dążenie do zrównoważonego rozwoju i zachowania różnorodności środowiska naturalnego wzmacnia te tendencje. Dotyczy to w szczególności nauk społecznych. Książka składa się z dziesięciu rozdziałów napisanych przez autorów z trzech centrów akademickich: poznańskiego, wrocławskiego i katowickiego. Przedstawione zagadnienia potwierdzają celowość i ważność projektów interdyscyplinarnych dotyczących integracji wiedzy z zakresu nauk społecznych, zwłaszcza ekonomii i finansów oraz nauk o zarządzaniu i jakości, psychologii, nauk o komunikacji społecznej i mediach, nauk o polityce i administracji, nauk prawnych i nauk socjologicznych. Adresatami książki są pracownicy naukowi i doktoranci specjalizujący się w dziedzinie nauk społecznych, w szczególności ekonomii. Niektóre rozdziały mogą być wykorzystywane do celów dydaktycznych na zajęciach z odpowiednio przygotowanymi studentami na studiach magisterskich, a także podyplomowych.

show abstract

“…Source: developed by the author based of (Harvey et al, 2017;Min and Azmel, 2017;von Nitzsch et al, 2017;Phoon and Koh, 2018;Valverde et al, 2020).…”

Section: Figure 2 Benefits Of Innovative Digital Tools In Investment Managementmentioning

confidence: 99%

Innovative Tools for Investment Management in the Digital Economy: a Guide for Post-Socialist Countries

Mammadova

2020

MMI

View full text Add to dashboard Cite

This paper summarizes the arguments and counterarguments within the scientific discussion on the issue of establishing the main factors that determine the parameters and dynamics of investment activity in the country based on sources of investment financing. The main purpose of the research is to study the formed in post-socialist countries features of investment management and to develop proposals for the introduction of innovative approaches to investment management considering the experience of developed countries and current trends in digitalization of the economy. Investigation of the topic of investment management in post-socialist countries in terms of resources of investment financing is carried out in the paper in the following logical sequence. First, the literature review and theoretical analysis of the issue allowed identifying the main sources of investment financing such as own funds of enterprises, household savings, banking sector loans, capital market financing, budget funds, foreign direct and portfolio investment, funds of international organizations. The second stage of the study held a comparative analysis of the role of each of the factors on the parameters and dynamics of investment activity in post-socialist countries. Methodological tools of the research methods are correlation and regression analysis. The statistical base of the study is the World Bank data on gross capital formation, gross savings, foreign direct and portfolio investment, long-term commercial bank loans, taxes on income, profit, and capital gains. The third component of the research is the study of the experience of developed countries in the use of innovative investment financing tools, analysis of the dynamics of digital capital management tools such as WealthTech. Based on the study findings, the authors proposed recommendations for improving the efficiency of investment management in post-socialist countries and options for adapting digital tools to attract investment and manage them. Keywords: digital capital management, financial innovation, gross capital formation, investment financing, WealthTech.

show abstract

Man vs. Machine: Comparing Discretionary andSystematic Hedge Fund Performance

Cited by 35 publications

References 11 publications

Robo-investment aversion

Robo-investment aversion

Ekonomia i inne nauki społeczne. Studia interdyscyplinarne

Innovative Tools for Investment Management in the Digital Economy: a Guide for Post-Socialist Countries

Contact Info

Product

Resources

About