Significatività Statistica: Ecco perché la Maggior Parte degli Studi Finanziari Sono Sbagliati

Fedele alla propria iniziale ispirazione, Harvey e i suoi collaboratori, al fine di spiegare le distorsioni presenti nei risultati di ricerca, hanno utilizzato i test genetici impiegati in campo medico - una verifica che viene adoperata quando si è intenti nel dimostrare la relazione tra un particolare gene ed una malattia. La prassi, in questi casi, prevede l'esaminazione di diversi geni per una singola malattia - dove, se per un test univoco gene-malattia, le probabilità che la relazione statistica tra i due sia una pura coincidenza sono molto basse, quando si testano un numero alto di ipotesi, le probabilità di trovare un rapporto "statisticamente significativo" senza alcun fondamento causale crescono sempre più.

Ciò che è emerso dall'analisi comparata di Harvey è un'assenza di rigore negli standard adoperati per determinare la significatività statistica dei risultati degli studi finanziari. La diretta conseguenza di tale approssimazione è, a detta dei tre che "la maggior parte dei risultati di ricerca rivendicati nell'economia finanziaria sono probabilmente falsi". Similmente a quanto accade in medicina con i test genetici, nelle analisi economiche finalizzate alla comprensione di quali siano le variabili correlate con rendimenti elevati dei titoli, i guru della finanza tendono a confrontare molte variabili sulla base di test statistici che sono significativi al 5 percento - ciò significa che quando una variabile si dimostra statisticamente "significativa" nello spiegare elevati rendimenti azionari, c'è un 5 percento di possibilità di osservare tale risultato (od uno maggiore), anche qualora non vi sia un effetto reale di correlazione.