在追逐 p-value 的道路上狂奔,卻在科學的道路上漸行漸遠

2021-01-14 量信投資


我曾經聯繫過多篇文章的作者，提及被他們文章中因子的表現所震撼、想要自己在樣本外復現他們的發現，因此詢問一些數據和程序上的細節。但是這樣的文章幾乎全部石沉大海。唯一良心的回覆是「當年的代碼寫的很亂，可讀性已經很差了」。我想，大概這些作者也根本無法再現它們當時取得的神奇結果吧。


除此之外，學術界和頂級期刊應該鼓勵學者們嘗試「高風險」的研究項目。「高風險」意味著學者需要費時費力費金錢以收集和處理數據，且得到的結論不一定顯著（沒有令人稱奇的 p-value）。但是，這樣的研究成果才是最根本的，才是真正能夠推動金融經濟學闊步向前的創造性工作。


金融經濟學的科學前景深深的植根於學術界的研究和發表環境中。不可否認，如今學術界的研究質量仍然是很高的。但是本文提出的問題不關乎當下，而是著眼於未來。為了保證金融經濟學的發展，學者們應該時刻保持學者的操守，並創造一個健康的研究氛圍。不要試圖尋找捷徑，而是腳踏實地的走曲折的道路，無論荊棘與坎坷。不忘初心，砥礪前行，金融經濟學的科學前景勢必一片光明。



參考文獻

Bartsch, Dichtl, Drobetz, and Neuhierl (2017). Data Snooping in Equity Premium Prediction. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2972011


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