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PÉTER ESÖ, PETER KLIBANOFF, AND KARL SCHMEDDERS


Enviado por   •  14 de Abril de 2017  •  Apuntes  •  2.943 Palabras (12 Páginas)  •  180 Visitas

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PÉTER ESÖ, PETER KLIBANOFF, AND KARL SCHMEDDERS[pic 3][pic 4]

Pedigree vs. Grit:

Predicting Mutual Fund Manager Performance


KEL396

Revised April 1, 2010

Es invierno en Chicago. Un estado de ánimo sombrío, fresco llena las salas climatizadas de AMBTPM (gestión activa es mejor que la gestión pasiva) empresa de gestión de activos. Larry "dobles dígitos" Europa, el administrador de fondos de inversión más exitoso en la historia de AMBTPM, ha anunciado su retiro a la tierna edad de cuarenta y tres. Ahora planea conocer a sus hijos y pasar más tiempo con su familia en crecimiento. En el lado profesional, él es entusiasta acerca de publicar su libro polémico en su historia de éxito titulado "los que escriben 'Cómo tener éxito en el mercado de valores' lejano los libros son más exitosos que aquellos que leer."

Equipo de gestión de AMBTPM ahora enfrenta el difícil desafío de sustituir el navegador aparentemente insustituible de sus fondos de firma dos, AMBTPMSignature y deBoltONE, fondos de crecimiento e ingresos. Los dos candidatos han sido seleccionados: concursante número uno es Robert "Bob" Smith, un graduado de estado de Ohio de cinco años que ha conseguido un fondo de crecimiento e ingresos por cinco años. No tiene un MBA y enumera sus aficiones como el ajedrez, los militares y su familia. El segundo concursante es Putney X. Rockefeller, un graduado de Princeton de dos años con un MBA de Harvard (como ella es siempre rápida a señalar). Ella ha conseguido un fondo de crecimiento e ingresos durante dos años y enumera sus pasatiempos tan frecuentemente como sea posible en cócteles. Son croquet, ganchillo, paracaidismo y eventos de antiguos alumnos de Harvard.

Se divide el equipo de gestión, basado en su filosofía personal con respecto a lo que hace un gerente exitoso. Un grupo es CEO Jack Beam, un MBA de Kellogg que es sin duda impresionado por pedigree y favorece a la Sra. Rockefeller. Cree que graduados de escuela superior con MBAs son más inteligentes, mejor educados y tienen acceso a redes mejor que recopilar información, todos los factores esenciales para el éxito en la gestión de fondos de inversión.

Larry se Europa conduce el otro grupo. Era un advenedizo de Indiana rural que una escuela grande del estado en la década de 1980 para ser un operador de día. Amasar una pequeña fortuna para él y sus amigos resultó en una oferta de trabajo dirigiendo un pequeño fondo para la empresa de su cuñado. Su éxito continuado en los próximos diez años era legendario y le llevó a solicitar la jubilación anticipada. Su punto de vista había permeado la mayor parte del equipo de gestión y era esencialmente: "Mírame! Un MBA es inútil, institución pregrado no importa, no importa edad. De hecho, MBA y graduados de la escuela 'superior' son demasiado quisquilloso, política y movilidad ascendente. Deberíamos contratar un director más experimentado de un fondo de éxito sin tener en cuenta estos factores". Bob es el candidato que prefiere.

Se trata de una decisión tan importante para AMBTPM que todos en la empresa tienen una opinión. Eres un analista de investigación relativamente nuevo para AMBTPM, y usted era un banquero de inversión

[pic 5]

© 2007 por la Kellogg School of Management, Universidad de Northwestern. Este caso fue preparado por el profesor Péter Esö, profesor

Peter Klibanoff, profesor Karl Schmedders y Graeme Hunter ' 04. Casos se desarrollan como la base para la discusión en clase. Casos no pretenden servir de avales, fuentes de datos primarios, o ejemplos de manejo eficaz o ineficaz. Para pedir copias o solicitar permiso para reproducir materiales, llamar al 800-545-7685 (o 617-783-7600 fuera de los Estados Unidos o Canadá) o por correo electrónico custserv@hbsp.harvard.edu. Ninguna parte de esta publicación puede ser reproducida, almacenada en un sistema de recuperación, utilizada en una hoja de cálculo o transmitida en cualquier forma o por cualquier medio, electrónico, mecánico, fotocopia, grabación u otro, sin el permiso de la Kellogg School of Management.


antes de ir a la escuela de negocios. Eres algo política y ciertamente upwardly mobile (tienes enormes préstamos para pagar!) y ver los beneficios de establecer un precedente que los de las instituciones de grado superior con MBAs son gestores de fondos preferible que volverán un rendimiento superior.

Recuerdan una demanda de discriminación más importantes que ocupó los titulares mientras que usted trabaja para su empleador anterior. Multivariados regresiones habían sido decisivas para probar el caso. Controlar variables tales como edad, educación, rango y especialidad dentro de la profesión, regresiones múltiples habían demostrado una fuerte relación negativa entre sueldo bruto y el género en un employer.1 particular su fascinación por este caso, juntada con la creciente influencia de las técnicas analíticas en la gestión de recursos humanos para determinar niveles de rendimiento esperados, salarios justos y así sucesivamente, había convencido de los beneficios potenciales de tener conocimiento estadístico superior y motivado en parte su concentración en Ciencias de la decisión y obtener su MBA.

Viendo una gran oportunidad para utilizar su conocimiento ahora, usted captura Jack Beam en el pasillo y ofrecer para probar si características tales como institución pregrado, edad, MBA, etc., influyen estadísticamente en rendimiento. "Encuéntrame en mi oficina en ocho minutos," Jack contesta como él desesperadamente patos en el baño.

Ocho minutos más tarde, empujes de Jack la siguiente regresión hizo salir en frente de usted:

Tabla 1: Regresión de gato

Regresión: RET

Constante

GRI

SAT

MBA

AGE

TEN

Coeficiente de

–2.64216

–2.11046

0.005735

–0.18065

–0.068893

–0.118722

Error estándar del coeficiente de

3.34653

0.738858

0.00266

0.756644

0.041818

0.083502

T-ratio

–0.7895

–2.8564

2.1563

–0.2387

–1.6474

–1.4218

Valor de P

43.016%

0.4452%

3.151%

81.139%

10.006%

15.567%

Beta-peso

–0.1214

0.0937

–0.0103

–0.0801

–0.0691

Error estándar de regresión

R-squared

8.354658

4.33%

Ajustado R-ajustado

3.44%

Número de observaciones

540

Grados residuales de

libertad

534

Estadística T para computación 95% confidence intervals

1.9644

...

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