Abstract
Original language | English |
---|---|
Journal | The Journal of Finance |
Early online date | 17 Apr 2024 |
DOIs | |
Publication status | E-pub ahead of print - 17 Apr 2024 |
Bibliographical note
Research Funding:Knut and Alice Wallenberg Foundation, Marianne, Marcus Wallenberg Foundation, Jan Wallander, Tom Hedelius Foundation, Riksbankens Jubileumsfond. Grant Number: P21-0168, Swedish House of Finance, Dutch Research Council. Grant Number: 016.Vici.185.068, Austrian Science Fund. Grant Numbers: P29362, SFBF63.
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- MenkveldA2024NonstandardFinal published version, 1.17 MBLicence: Creative Commons: Attribution (CC BY)
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Dive into the research topics of 'Nonstandard Errors'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: The Journal of Finance, 17.04.2024.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - Nonstandard Errors
AU - Menkveld, Albert j.
AU - Dreber, Anna
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AU - Johannesson, Magnus
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AU - Wolk, Leonard
AU - Wong, Wing‐Keung
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AU - Wu, Zhen‐Xing
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AU - Xu, Caihong
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AU - Yoo, Woongsun
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AU - Yu, Yihe
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AU - Zeisberger, Stefan M.
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AU - Zhang, S. Sarah
AU - Zhang, Xiaoyu
AU - Zhao, Lu
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AU - Zhou, Z. Ivy
AU - Zhou, Chen
AU - Zhu, Xingyu S.
AU - Zoican, Marius
AU - Zwinkels, Remco
N1 - Research Funding: Knut and Alice Wallenberg Foundation, Marianne, Marcus Wallenberg Foundation, Jan Wallander, Tom Hedelius Foundation, Riksbankens Jubileumsfond. Grant Number: P21-0168, Swedish House of Finance, Dutch Research Council. Grant Number: 016.Vici.185.068, Austrian Science Fund. Grant Numbers: P29362, SFBF63.
PY - 2024/4/17
Y1 - 2024/4/17
N2 - In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher-rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants
AB - In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher-rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants
U2 - 10.1111/jofi.13337
DO - 10.1111/jofi.13337
M3 - Article
SN - 0022-1082
JO - The Journal of Finance
JF - The Journal of Finance
ER -