Resumen

Basándose en los datos trimestrales de fondos mutuos en China desde el cuarto trimestre de 2004 hasta el cuarto trimestre de 2019, este artículo construye una serie de redes bipartitas complejas basadas en las carteras superpuestas de fondos mutuos y luego explora las influencias de la posición de la red de fondos en el comportamiento de inversión y rendimiento de los fondos mutuos. Este artículo encuentra que un fondo mutuo con un camino de transmisión de información más corto hacia otras entidades en la red de fondos (es decir, con una centralidad de cercanía más alta) o con lazos más fuertes con esas entidades en posiciones de información importante (es decir, con una centralidad de vector propio más alta) logrará un mejor rendimiento de inversión. Sin embargo, un papel de mediación más fuerte sobre el flujo potencial de información de la red de fondos (es decir, con una centralidad de intermediación más alta) no puede ayudar a un fondo mutuo a aumentar su rendimiento. Los resultados empíricos también indican que un fondo mutuo

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Fondos mutuos; Posición en la red; Rendimiento de la inversión; Flujo de información; Dificultades de valoración; Estrategias de asignación de activos
• Keywords:Mutual funds; Network position; Investment performance; Information flow; Valuation difficulties; Asset allocation strategies