Sebuah Kertas Baru Hanya Mengambil Ditembak Besar di Beberapa Investigasi Terpanas di Dunia

Hampir setiap minggu, beberapa peneliti melaporkan menemukan permainan kata kunci statistik lain di pasar ekuitas yang mungkin dipanen untuk perdagangan. Sekarang sebuah surat kabar baru mengatakan kebanyakan dari mereka tidak bekerja sebagai tagihan.

Melihat 447 yang diduga mengulangi pola harga yang teridentifikasi dalam beberapa dekade terakhir, akademisi dari Ohio State dan University of Cincinnati berpendapat bahwa lebih dari separuh pada dasarnya adalah ramalan imajinasi penemunya. Studi tersebut, “Replicating Anomalies” oleh Kewei Hou, Chen Xue dan Lu Zhang, menghubungkan temuan tersebut dengan sulap statistik yang dikenal dengan p-hacking.

Sementara bersidang tepat di ranah akademis, makalah ini merupakan selebaran mengenai bidang penelitian yang telah mendominasi ekonomi keuangan dan mendukung investasi kuantitatif dan dana beta exchange-traded yang cerdas. Ini bergabung dengan kumpulan literatur yang berkembang yang menunjukkan orang-orang yang mencari peluang menghasilkan uang dalam kekacauan pasar sering melihat apa yang ingin mereka lihat, atau membingungkan profitabilitas dengan keberuntungan.

“Tentara akademisi dan praktisi terlibat dalam mencari anomali, dan literatur anomali kemungkinan adalah salah satu area terbesar di bidang keuangan dan akuntansi,” tulis para penulis. “Karena ratusan anomali telah didokumentasikan dalam beberapa dekade terakhir, kekhawatiran terhadap data mining menjadi sangat akut.”

Tidak ada apa-apanya

Prediktabilitas di pasar aset adalah tambang emas bagi siapa saja yang memiliki potensi untuk memanfaatkannya. Sebuah literatur besar telah meledak sejak tahun 1960-an yang mengaku menunjukkan bahwa, dari waktu ke waktu, satu hal mengarah ke hal lain dalam harga aset. Seorang pedagang yang memiliki bukti bahwa keuntungan atau ukuran perusahaan memegang petunjuk untuk keuntungan masa depannya dapat menambangnya sampai selamanya, dan beberapa kekayaan besar investasi telah dibangun berdasarkan pengamatan semacam itu.

Penyelidikan penulis melibatkan pengambilan anomali pasar yang sebelumnya diamati oleh peneliti lain – misalnya, bahwa beberapa saham murah cenderung bergerak dalam arah yang dapat diprediksi – kemudian mencoba untuk meniru mereka dalam data mereka sendiri. Seringkali, mereka tidak menemukan apa-apa selain suara berisik. Dari 447 anomali yang diperiksa, 286 menghasilkan prediksi statistik yang tidak signifikan untuk saham dalam kategori ini, dan catatan tersebut jauh lebih buruk untuk jenis sinyal perdagangan tertentu.

Secara umum, para penulis mengatakan bahwa sinyal tersebut gagal karena penemuan mereka dianggap terlalu luas sebagai jagat saham saat mereka menetapkan untuk mengkonfirmasi temuan mereka. Perusahaan kecil membentuk mayoritas saham, catat mereka, namun hanya memiliki kapitalisasi pasar yang sangat kecil – namun di situlah banyak anomali bekerja dengan baik. Mereka mengemukakan berbagai kekurangan analisis yang menyebabkan akademisi terdahulu memberi terlalu banyak penekanan pada saham ini dalam penelitian mereka.

“Mengapa replikasi kita sangat berbeda dari penelitian awal? Kata kuncinya adalah microcaps, “tulis para penulis. “Sayangnya, karena tingginya biaya dalam perdagangan saham ini, anomali pada microcaps lebih nyata daripada nyata.”

Motivasi Keuangan

Para peneliti melihat berbagai faktor, termasuk momentum, nilai-versus-pertumbuhan dan yang didasarkan pada friksi perdagangan. Menurut temuan mereka, hampir dua pertiga variasi pasar tidak dapat direplikasi 95 persen dari waktu. Bahkan untuk anomali signifikan – seperti momentum harga dan akrual operasi – besarannya seringkali jauh lebih rendah daripada yang dilaporkan. Dengan kata lain, “pasar modal lebih efisien daripada yang dilaporkan sebelumnya,” tulis mereka.

Penulis mengatakan bahwa mengidentifikasi anomali pasar adalah “target utama untuk hacking p,” yang, secara umum, mengacu pada pembentukan data agar sesuai dengan kesimpulan yang telah ditetapkan sebelumnya. Data secara inheren bersifat empiris, memberikan fleksibilitas kepada peneliti dalam memanipulasi sampel, menentukan variabel dan memilih metode. Ada juga motivasi finansial untuk menemukan penyimpangan baru “dengan triliunan dolar yang diinvestasikan dalam strategi berbasis anomali di pasar AS saja.” Dan temuan yang lebih menarik, semakin besar kemungkinan peneliti untuk memperhatikan dan memajukan karir mereka.

Studi ini menyimpulkan bahwa peneliti yang melihat anomali harus lebih dekat menghubungkan karya empiris mereka dengan teori ekonomi yang ada. Hal ini akan mengurangi dampak kesalahan data mining terhadap temuan mereka. Dan setiap orang yang terlibat dalam penelitian harus waspada terhadap potensi distorsi dari konflik keuangan dan bias publikasi.

“Penulis, wasit, dan editor harus sangat menyadari masalah agensi kompleks yang bisa timbul,” tulis mereka. “Wasit bisa lebih terbuka terhadap makalah yang berhati-hati dalam mengembangkan hipotesis ekonomi yang beralasan, walaupun temuan empiris mereka mungkin tidak signifikan. Tanpa bias publikasi semacam itu, penulis kemungkinan besar akan memiliki lebih sedikit insentif untuk terlibat dalam peretas. “