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Year of publication 2024
Type Article in Periodical
Magazine / Source JOURNAL OF FINANCE
MU Faculty or unit

Faculty of Economics and Administration

Citation
web https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/jofi.13337
Doi http://dx.doi.org/10.1111/jofi.13337
Keywords finance
Description 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-nonstandard 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 more reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.

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