资产定价研究中的发表偏倚

研究者更倾向于分享显著的发现。因此，已发表的研究发现往往会夸大真实世界现象的程度。这种偏倚对于资产定价研究而言是一个自然的担忧，因为该领域已发现数百个收益预测因子，且对其起源几乎无共识。关于发表偏倚的实证证据来自大规模元研究。横截面收益可预测性的元研究已确立四个表明发表偏倚并非主导因素的程式化事实：（1）几乎所有发现均可被复制，（2）可预测性在样本外持续存在，（3）经验 $t$ 统计量远大于 2.0，（4）预测因子弱相关。这四个事实均已在至少三项元研究中得到证实。经验贝叶斯统计将这些事实转化为发表偏倚修正。来自三项元研究的估计表明，平均修正（收缩）仅占样本内平均收益的 10% 至 15%，且推断方向错误（错误发现率）的风险低于 10%。元研究还发现，多重检验算法中 $t$ 统计量阈值超过 3.0，且在替代组合检验中收益弱 30% 至 50%。这些事实易被误读为发表偏倚效应的证据。我们澄清了这些及其他误读，包括将“多为错误发现”与“许多不显著发现”、“数据窥探”与“流动性效应”、“复制失败”与“不显著的特设交易策略”相混淆。横截面文献之外的元研究十分稀少。横截面元研究的四个事实为未来研究提供了框架。我们以对股权溢价可预测性的初步重新审视为例加以说明。