Andrew Y. Chen

大白话：美联储理事会的研究员，主张「可复现性」应该成为资产定价的方法论要求——他与 Zimmermann 公开了 210 个预测变量的数据和代码，实证里 180 个明确显著的变量有 98% 复现成功。

美联储理事会（Federal Reserve Board）经济学研究员。截面资产定价与可复现性基础设施方向的学者。

代表作

Chen, A. Y. & Zimmermann, T. (2022). "Open Source Cross-Sectional Asset Pricing." Critical Finance Review, 11(2), 207–264。

见 论文页。

主要贡献

把「开放协作」变成资产定价的方法论主张。论文提供 210 个公司层面预测变量的复现数据与代码（扩展集 315 个特征、1260 个组合），并覆盖 Hou-Xue-Zhang (2017) 全部组合、McLean-Pontiff (2016) 的 98%、Green-Hand-Zhang (2017) 的 90%、Harvey-Liu-Zhu (2016) 的 90%。

核心结果：180 个「明确显著」的预测变量中 98% 复现成功（t>1.96）；只有 4 个失败，论文对每一个都给出了技术性原因。

论文的立场很克制：复现失败不应被当作对原论文的批评——作者公开数据并邀请读者报错。这与 Hou-Xue-Zhang (2020) 那种「大部分异象复制不出来」的强硬结论形成对照：差别不在数据，在复制流程。

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