{
  "schema_version": 1,
  "slug": "harvey-liu-zhu-2016-cross-section",
  "title": "… and the Cross-Section of Expected Returns",
  "title_ja": "新しい株式ファクターにはt値2より強い証拠が必要か",
  "authors": [
    "Campbell R. Harvey",
    "Yan Liu",
    "Heqing Zhu"
  ],
  "published_year": 2016,
  "venue": "Review of Financial Studies",
  "identifiers": {
    "doi": "10.1093/rfs/hhv059",
    "arxiv": null,
    "jstage": null,
    "ssrn": null
  },
  "versions": [
    {
      "kind": "publisher",
      "url": "https://doi.org/10.1093/rfs/hhv059",
      "label": "出版社・公式論文ページ"
    }
  ],
  "source": {
    "provider": "publisher",
    "metadata_license": "other",
    "text_reuse": "none",
    "accessed_at": "2026-08-11"
  },
  "categories": [
    "statistical_method"
  ],
  "methods": [
    "meta_analysis"
  ],
  "sample": {
    "markets": [
      "GLOBAL"
    ],
    "period": {
      "start": "1967",
      "end": "2012"
    },
    "universe": "公表済み株式ファクター研究",
    "frequency": "meta"
  },
  "findings": [
    {
      "label": "多重検定とファクター発見",
      "effect": "多重検定とファクター発見",
      "value": null,
      "unit": null,
      "basis": "not_reported",
      "note_ja": "一次資料で主要結論は確認したが、定義を統一できる効果量は本レコードでは採録していない。"
    }
  ],
  "replication": {
    "status": "not_assessed",
    "evidence": [],
    "note_ja": "独立した標本外再現を本レコードでは評価していない。"
  },
  "caveats": [
    "data_snooping_risk"
  ],
  "japan_applicability": {
    "status": "not_assessed",
    "note": "日本市場を直接検証していないため、日本株への適用可能性は未評価。"
  },
  "summary_ja": {
    "body": "多数の因子探索を踏まえると新規因子には従来より高い統計的閾値が必要と論じた。",
    "derivation": "original_summary",
    "reviewed_by": "operator",
    "reviewed_at": "2026-08-11"
  },
  "explainer_ja": {
    "one_liner": "従来のt値2は多数探索の下では低すぎ、新因子は概ねt値3を超えるべきだと提案しますを報告した研究です。",
    "question": "多数の研究者が大量の変数を試す状況では、通常のt値2を超えるだけの因子が偶然見つかります。探索数を考慮したとき、新因子に必要な統計的閾値をどこへ置くべきかを問います。",
    "method": "1967年以降に公表された株式リターン因子を集め、研究全体を一つの多数検定問題として扱います。過去の検定数と相関を考慮する複数の補正法から、各時点で発見とみなすt値の基準を推定します。",
    "result": "従来のt値2は多数探索の下では低すぎ、新因子は概ねt値3を超えるべきだと提案します。この基準を既報因子へ当てると、金融経済学で主張された結果の多くが偶然の偽陽性である可能性を持ちます。",
    "interpretation": "t値3は全研究へ機械的に適用する永久不変の線ではなく、試された仮説数や相関、事前証拠で変わります。既存因子が経済的に無意味だと即断する基準でもなく、独立標本、効果量、理論を合わせる必要があります。探索履歴の透明性も重要です。",
    "glossary": [
      {
        "term": "多数検定",
        "note": "多くの仮説を試すほど偶然の有意結果が増える問題を扱う補正です。"
      },
      {
        "term": "偽陽性",
        "note": "実際には効果がないのに、統計的に効果ありと判定する誤りです。"
      },
      {
        "term": "t値",
        "note": "推定効果が標準誤差の何倍かを表し、証拠の強さを測る統計量です。"
      }
    ]
  },
  "source_verification": {
    "level": "abstract",
    "checked_url": "https://doi.org/10.1093/rfs/hhv059",
    "checked_date": "2026-08-11"
  },
  "updated_at": "2026-08-11",
  "diagram_ja": {
    "type": "test_funnel",
    "evidence_mode": "direction_only",
    "headline": "新しい株式ファクターにはt値2より強い証拠が必要か",
    "caption": "従来のt値2は多数探索の下では低すぎ、新因子は概ねt値3を超えるべきだと提案します。この基準を既報因子へ当てると、金融経済学で主張された結果の多くが偶然の偽陽性である可能性を持ちます。図は方向だけを示し、利益額の大きさは表しません。",
    "test_funnel": {
      "input": {
        "label": "公表された多数の株式因子"
      },
      "stages": [
        {
          "label": "同じ基準で検証",
          "result": "1967年以降に公表された株式リターン因子を集め、研究全体を一つの多数検定問題として扱います。"
        },
        {
          "label": "厳しい基準で判定",
          "result": "従来のt値2は多数探索の下では低すぎ、新因子は概ねt値3を超えるべきだと提案します。"
        }
      ],
      "output": {
        "label": "見かけの発見を絞る",
        "note": "候補数と検定基準を考慮して読む。"
      }
    },
    "profit_distance": {
      "observed": {
        "status": "supported",
        "note": "研究標本内で報告された方向です。"
      },
      "costs": {
        "status": "not_tested",
        "note": "売買費用を引いた利益は本レコードで未確認です。"
      },
      "replication": {
        "status": "not_tested",
        "note": "独立した別標本での追試は未評価です。"
      },
      "japan": {
        "status": "not_tested",
        "note": "日本市場での成立は検証していません。"
      }
    }
  },
  "aliases": [],
  "lint_waivers": [],
  "disclaimer_ja": "一般的な研究紹介であり、売買推奨・投資助言ではありません。"
}