Semua panduan opsyen
Mengapa satu ambang gagal apabila peneliti menguji banyak gagasanbacaan 16 minit

Multiple Testing dan False Discovery Rate dalam Keuangan

Fahami perbandingan berganda, family-wise error, false discovery rate, Bonferroni, Holm, Benjamini–Hochberg, kebergantungan, q-value, penambangan faktor, seleksi backtest, dan tata kelola riset

Disediakan oleh Mark · Sumber utama di bawah

Jawapan terus

Ujian berbilang berlaku apabila banyak hipotesis, strategi, faktor, aset, ufuk atau spesifikasi dicari bersama. Walaupun nilai-p ujian tunggal sah, ia tetap boleh menghasilkan pemenang secara kebetulan. Kadar ralat sekeluarga mengawal kebarangkalian sekurang-kurangnya satu penolakan palsu, manakala kadar penemuan palsu mengawal bahagian palsu yang dijangka antara penolakan di bawah andaian yang dinyatakan. Keluarga penyelidikan, bukan jadual akhir sahaja, menentukan masalah ini

Lebih banyak ujian menghasilkan lebih banyak pemenang secara kebetulan

Jika m hipotesis nol sebenar yang bebas masing-masing diuji pada aras α, kebarangkalian sekurang-kurangnya satu penolakan palsu ialah 1−(1−α)^m

Pada α=0.05 dan m=20, kebarangkalian itu kira-kira 64%, walaupun setiap ujian individu mempunyai kadar penolakan palsu nominal 5%

Kebergantungan mengubah pengiraan tepat, tetapi ia tidak membenarkan kita berpura-pura bahawa hanya pemenang yang dilaporkan telah diuji

Keluarga menentukan soalan ralat

Keluarga ujian boleh merangkumi semua faktor, transformasi, alam semesta, lag, ufuk, penapis, pilihan model dan ulangan yang dipertimbangkan untuk satu dakwaan penyelidikan

Menentukan keluarga selepas melihat keputusan meremehkan kepelbagaian dan membolehkan penyelidik memisahkan percubaan yang berkaitan sehingga pembetulan menjadi tidak berkesan

Keluarga yang boleh dipertahankan mengikuti proses keputusan dan peluang pemilihan, bukan sekadar baris yang terselamat ke dalam kertas atau papan pemuka

FWER dan FDR mengawal kerugian yang berbeza

Kadar ralat sekeluarga ialah kebarangkalian membuat sekurang-kurangnya satu penolakan palsu dalam keluarga itu

Kadar penemuan palsu ialah E[V/max(R,1)], dengan V ialah bilangan penolakan palsu dan R ialah jumlah penolakan

FWER lebih ketat apabila sebarang dakwaan palsu membawa kos; FDR selalunya lebih berkuasa apabila penyaringan banyak calon boleh menerima bahagian palsu yang dikawal

Prosedur memerlukan andaian masing-masing

Bonferroni menguji setiap hipotesis pada α/m dan mengawal FWER tanpa memerlukan kebebasan, walaupun ia boleh menjadi konservatif

Kaedah step-down Holm juga mengawal FWER dan tidak pernah kurang berkuasa daripada peraturan penolakan Bonferroni asas

Benjamini–Hochberg menyusun nilai-p dan mengawal FDR di bawah kebebasan serta kebergantungan positif tertentu; struktur kebergantungan lain memerlukan kaedah yang berasas

Nilai terlaras bukan kebarangkalian posterior tentang kebenaran

Nilai-p terlaras ialah aras ralat keluarga terkecil apabila sesuatu hipotesis akan ditolak di bawah prosedur yang dipilih

Nilai-q lazimnya ditafsirkan sebagai anggaran ambang FDR minimum untuk memanggil keputusan sebagai penemuan, tertakluk pada kaedah dan andaian

Tiada satu pun kuantiti ini secara automatik ialah kebarangkalian bahawa satu strategi yang dipilih adalah palsu; itu memerlukan model dan pernyataan pensyaratan yang berbeza

Kewangan menyembunyikan keluarga adaptif yang besar

Perlombongan faktor, peraturan teknikal, isyarat opsyen, data alternatif, kekangan portfolio dan andaian kos mewujudkan ribuan percubaan yang berkorelasi

Faktor yang diterbitkan dipilih daripada carian lampau, jadi menilai faktor baharu berbanding statistik-t terpencil yang hampir dua mengabaikan tekanan penemuan yang terkumpul

Aset dan tempoh yang dikongsi menjadikan ujian saling bergantung, manakala perubahan rejim bermakna pembetulan pemilihan tidak dapat menjamin prestasi ekonomi masa depan

Tadbir urus mesti mengekalkan rekod carian

Catat setiap hipotesis, versi kod, alam semesta, hasil, transformasi, kelewatan, kos dan pilihan berhenti dengan pengenal penyelidikan yang stabil

Asingkan penemuan, pengesahan dan pemantauan langsung; bekukan peraturan pengesahan dan gunakan data yang benar-benar tidak disentuh atau penilaian prospektif

Laporkan bukti mentah dan terlaras, takrif keluarga, andaian kebergantungan, saiz kesan, kos, kestabilan, idea yang ditolak dan kemerosotan langsung

Soalan lazim

Apakah masalah ujian berbilang?

Ia ialah peningkatan penemuan palsu yang disebabkan oleh pengujian dan pemilihan antara banyak hipotesis sambil menilai pemenang seolah-olah setiap ujian berdiri sendiri

Apakah perbezaan antara FWER dan FDR?

FWER mengawal kebarangkalian sekurang-kurangnya satu penolakan palsu; FDR mengawal bahagian palsu yang dijangka antara semua penolakan

Bagaimanakah Benjamini–Hochberg berfungsi?

Ia menyusun nilai-p, membandingkannya dengan ambang yang bergantung pada kedudukan dan menolak sehingga kedudukan terbesar yang memenuhi syarat di bawah andaian yang dinyatakan

Adakah kawalan FDR menjadikan strategi dagangan boleh dipercayai?

Tidak. Ia menangani ralat pemilihan di bawah keluarga ujian yang ditakrifkan, bukan perubahan rejim, kos, kebocoran, risiko model atau keuntungan masa depan

Sumber dan bacaan lanjut

Semakan pantas

Sudah membaca panduan? Uji diri dengan 3 soalan

1 / 3

Soalan 01

Pernyataan manakah yang paling sepadan dengan panduan ini — Lebih banyak ujian menghasilkan lebih banyak pemenang secara kebetulan?

Pilih jawapan untuk melihat penjelasan

Glosari opsyen