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

… and the Cross-Section of Expected Returns

Campbell R. Harvey、Yan Liu、Heqing Zhu（2016）『Review of Financial Studies』

ひとことで言うと

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。

図で読む：この研究は何を比べたか

検定の絞り込み方向のみ・数値なし

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

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。

利益への距離

観測された差

確認された

研究標本内で報告された方向です。

取引費用

未確認

売買費用を引いた利益は本レコードで未確認です。

再現性

未確認

独立した別標本での追試は未評価です。

日本市場

未確認

日本市場での成立は検証していません。

研究で観測された差は、そのまま得られる利益ではありません。4つの関門はそれぞれ独立に読んでください。

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。

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。

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。

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。

多重検定とファクター発見。

効果量未掲載（not_reported）

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。

効果量は原典の掲載値です。当サイトが再計算したものではなく、将来のリターンを示すものでもありません。

原典の設計上、この結果をそのまま一般化できない条件です。