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Mean Gini and Mutual Fund Selection: An Empirical Evaluation
Author(s) -
Pink George H.
Publication year - 1991
Publication title -
canadian journal of administrative sciences / revue canadienne des sciences de l'administration
Language(s) - French
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.347
H-Index - 48
eISSN - 1936-4490
pISSN - 0825-0383
DOI - 10.1111/j.1936-4490.1991.tb00560.x
Subject(s) - mathematics , semivariance , stochastic dominance , econometrics , statistics , welfare economics , humanities , economics , philosophy , spatial variability
Abstract The mean Gini approach to analysing risky investments has attracted recent interest. This research analyses the empirical properties of this new efficiency criterion relative to the mean variance criterion, the mean semivariance criterion, and the second degree stochastic dominance (SSD) criterion. Results indicate that the mean Gini approach is clearly the superior efficiency criterion because it produces the smallest efficient sets, exhibits perfect consistency with the SSD efficient set and with other efficient sets, excludes SSD efficient funds of lower average return and higher average risk, and exhibits the most predictive ability. Résumé L'approche “moyenne‐coejficient Gini” permettant V analyse de placements risqués a récemment suscité de l'intérêt dans la littérature financière. Cette étude examine les propriétés empiriques de ce nouveau critère de sélection qui permet de séparer les placements efficients de ceux qui sont inefficients. L'auteur le compare aux critères habituels de “moyenne‐variance”, de “moyenne‐semivariance”, et de “dominance stochastique au 2e degré”. Les résultats montrent que le critère “moyenne‐Gini” est nettement supérieur parce qu'il: (1) génère les plus petits ensembles efficients; (2) affiche une parfaite correspondance avec l'ensemble efficient génère selon le critère de la dominance stochastique au 2e degré; (3) affiche aussi une parfaite correspondance avec les autres ensembles efficients; (4) exclut lesfonds d'investissement qui sont efficients selon la dominance stochastique au 2e degré, mais qui ont un rendement moyen plus faible ainsi qu'un risque moyen plus élevé; (5) affiche la meilleure capacité de prédiction.