という、ファーマ＝フレンチの「The Cross-Section of Expected Stock Returns」論文のタイトルを予想から歴史に転じさせたような題名のNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「The History of the Cross Section of Stock Returns」で、著者はJuhani T. Linnainmaa（南カリフォルニア大*1）、Michael Roberts（ペンシルベニア大）。
以下はその要旨。
Using data spanning the 20th century, we show that most accounting-based return anomalies are spurious. When examined out-of-sample by moving either backward or forward in time, anomalies' average returns decrease, and volatilities and correlations with other anomalies increase. The data-snooping problem is so severe that even the true asset pricing model is expected to be rejected when tested using in-sample data. Our results suggest that asset pricing models should be tested using out-of-sample data or, when not feasible, by whether a model is able to explain half of the in-sample alpha.
（拙訳）
我々は、20世紀全体に亘るデータを用いて、会計ベースのリターンのアノマリーは殆どが見せかけであることを示した。時間的に後ろ方向もしくは前方向のサンプル外の挙動を調べたところ、アノマリーの平均リターンは減少し、ボラティリティと他のアノマリーとの相関は増加した。データ・スヌーピングの問題は非常に深刻であるため、サンプル内データを用いて検証した場合は真の資産価格モデルでさえ棄却されかねない。我々の結果は、資産価格モデルはサンプル外データを用いて検証するか、それができないならば、サンプル内のアルファの半分を説明できるかどうかで検証すべきことを示している。
