We analyze the computational reproducibility of more than 1,000 empirical answers to 6 research questions in finance provided by 168 research teams. Running the researchers’ code on the same raw data regenerates exactly the same results only 52% of the time. Reproducibility is higher for researchers with better coding skills and those exerting more effort. It is lower for more technical research questions, more complex code, and results lying in the tails of the distribution. Researchers exhibit overconfidence when assessing the reproducibility of their own research. We provide guidelines for finance researchers and discuss implementable reproducibility policies for academic journals. (JEL C80, C87)

中文翻译：

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金融中的计算再现性：来自 1,000 次测试的证据


我们分析了 168 个研究团队针对 6 个金融研究问题提供的 1,000 多个实证答案的计算重现性。在相同的原始数据上运行研究人员的代码，只有 52% 的时间会重新生成完全相同的结果。对于具有更好编码技能和付出更多努力的研究人员来说，可重复性更高。对于更多技术研究问题、更复杂的代码以及位于分布尾部的结果，该值较低。研究人员在评估自己研究的可重复性时表现出过度自信。我们为金融研究人员提供指南，并讨论学术期刊可实施的可重复性政策。 （JEL C80、C87）