Oddělení p-hackingu od publikačního zkreslení ve finančním výzkumu
Cíle projektu
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.
Klíčová slova
publication biasp-hackingreplication crisismeta-analysismeta-regressionfinancebanking
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
SGA0202400001
Hlavní účastníci
Univerzita Karlova / Fakulta sociálních věd
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
24-11583S
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Disentangling p-hacking from publication bias in finance research
Anotace anglicky
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.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
50206 - Finance
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AH - Ekonomie
GA - Zemědělská ekonomie
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2024
Ukončení řešení
31. 12. 2026
Poslední stav řešení
B - Běžící víceletý projekt
Poslední uvolnění podpory
19. 3. 2024
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP25-GA0-GA-R
Datum dodání záznamu
14. 3. 2025
Finance
Celkové uznané náklady
6 897 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
6 897 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
6 897 tis. Kč
Statní podpora
6 897 tis. Kč
100%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Finance
Doba řešení
01. 01. 2024 - 31. 12. 2026