Feng, Giglio & Xiu — "Taming the Factor Zoo"
大白话：评估新因子时用双重选择 LASSO（两次变量选择 + 第二步修正）挑控制因子集，让风险价格推断对选择错误稳健。结论：2011 年后的新因子绝大多数冗余；盈利（ROE/RMW）、投资（IA/CMA）、QMJ 存活；递归检验下 99 个新因子里只有 14 个有用。
引用
Feng, G., Giglio, S., & Xiu, D. (2020). "Taming the Factor Zoo: A Test of New Factors." The Journal of Finance, 75(3), 1327–1370.（工作论文版 2017–2018 广泛流传，本文 PDF 为 2017-12 版）
方法
- 两遍估计：特征→β，β 的截面回归估风险价格
- 控制因子集由 double-selection LASSO 决定：选择「能解释测试资产收益」与「与目标因子相关」两步都命中的因子
- Post-selection inference 修正选择错误 → 遗漏变量偏差可控
- 对照：单次 LASSO 选出的显著因子（最大收益、组织资本）与 DS 完全不重叠——第二步修正不可省
关键结果
| 检验 | 结果 |
|---|---|
| 新因子（2011–2015）控制已有因子 | 多数不显著；QMJ、ROE、RMW、IA、CMA 显著（t 2.4–4.7） |
| 递归检验（1994 起逐年评估） | 99 个新因子里 14 个存活 |
| 风险价格稳定性 | DS 稳健；简单 LASSO 的模型选择不稳定 |
定位：与 Harvey-Liu-Zhu（多重检验、t>3）、McLean-Pontiff（发表后衰减）、JKP（聚类）同属「驯服因子动物园」，但视角是遗漏控制——新因子必须控制全部已有因子后仍显著才算数。
完整摘要
见 摘要页。