All
All

What are you looking for?

All
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Disentangling p-hacking from publication bias in finance research

Project goals

Public trust in scientific knowledge depends crucially on the validity and robustness of published empirical findings. The trust can be compromised by distortions in the pool of published results that arise from p-hacking and publication bias. These problems are particularly substantial in finance, where rich observational data give ample opportunities for multiple estimation of parameters and their selective reporting. In this research project, we develop methodological tools to distinguish between p-hacking and publication bias in meta-analysis, apply the novel methodology to quantify the impact of these biases in four major fields of finance research, and compile a large data set to compare the magnitude of resulting distortions in finance research and related disciplines. Our findings will help scientists understand the underlying causes of the replication crisis and measure the underlying effect of finance phenomena in meta-regression analysis, investors assess their systematic risk exposure, and policymakers find the optimal design of financial markets and banking regulation.

Keywords

publication biasp-hackingreplication crisismeta-analysismeta-regressionfinancebanking

Public support

  • Provider

    Czech Science Foundation

  • Programme

    Standard projects

  • Call for proposals

    SGA0202400001

  • Main participants

    Univerzita Karlova / Fakulta sociálních věd

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    24-11583S

Alternative language

  • Project name in Czech

    Oddělení p-hackingu od publikačního zkreslení ve finančním výzkumu

  • Annotation in Czech

    Důvěra veřejnosti ve vědecké poznání zásadně závisí na platnosti a robustnosti publikovaných empirických poznatků. Tato důvěra může být ohrožena nevyvážeností publikovaných výsledků, které vzniká v důsledku zkreslení vykazování a uplatňování vědeckých výstupů. Tato zkreslení mohou být zvláště závažná v oblasti financí, kde bohatá archivní data umožňují vícenásobný odhad zkoumaných parametrů a jejich výběrové vykazování. V tomto výzkumném projektu vyvíjíme metodické nástroje pro odlišení p-hackingu a publikačního zkreslení v meta-analýze, uplatňujeme tuto metodiku pro měření dopadů těchto problémů ve čtyřech hlavních oblastech finančního výzkumu a shromažďujeme velký datový soubor pro srovnání jejich dopadů ve finančním výzkumu a v souvisejících oborech. Naše zjištění pomohou vědcům porozumět hlavním příčinám replikační krize a skrze meta-regresní analýzu změřit fundamentální sílu finančních jevů, investorům vyhodnotit citlivost investic k systematickému riziku a regulátorům najít optimální způsob regulace finančních trhů a institucí.

Scientific branches

  • R&D category

    ZV - Basic research

  • OECD FORD - main branch

    50206 - Finance

  • OECD FORD - secondary branch

  • OECD FORD - another secondary branch

  • AH - Economics
    GA - Agricultural economics

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    Jan 1, 2024

  • Realization period - end

    Dec 31, 2026

  • Project status

    B - Running multi-year project

  • Latest support payment

    Mar 19, 2024

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP25-GA0-GA-R

  • Data delivery date

    Mar 14, 2025

Finance

  • Total approved costs

    6,897 thou. CZK

  • Public financial support

    6,897 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK

Basic information

Recognised costs

6 897 CZK thou.

Public support

6 897 CZK thou.

100%


Provider

Czech Science Foundation

OECD FORD

Finance

Solution period

01. 01. 2024 - 31. 12. 2026