El Grupo de Restaurantes de Los Ángeles se cubre por $60,000 en Kalshi a medida que los mercados de predicción se expanden hacia la gestión de riesgos empresariales

Un grupo de restaurantes de Los Ángeles operó $60,000 en Kalshi para cubrirse contra la posibilidad de que los Dodgers no llegaran a la Serie Mundial. Kalshi indicó que el grupo de hospitalidad, cuyo nombre no se reveló, opera 25 bares, incluyendo varios cerca del Estadio Dodger. Los Dodgers perdieron contra los Milwaukee Brewers en la NLCS la semana pasada. La posición generó casi el doble del stake original. Los ingresos ayudaron a reemplazar los ingresos que la empresa habría recibido por los partidos adicionales de playoffs de los Dodgers.

Los mercados de predicción es probable que ganen un uso más amplio como coberturas financieras, ampliando el papel de las plataformas más allá de las apuestas deportivas hacia la gestión financiera y las decisiones empresariales. Joshua Mitts, profesor de derecho de la Universidad de Columbia que estudia mercados de predicción y ley de valores, describió la operación del grupo de restaurantes como funcionalmente similar a un seguro personalizado. Mitts dijo que las empresas podrían participar en mercados similares para cubrir otros riesgos si estuvieran disponibles mercados adecuados.

Los datos del Pew Research Center muestran que el volumen de trading en mercados de predicción se duplicó entre mayo y julio de este año, impulsado principalmente por el deporte. Los datos colocan el volumen de trading por encima de $58 mil millones en Kalshi y casi $22 mil millones en Polymarket. Los mercados de predicción atraen a algunos usuarios mediante regulaciones más flexibles y menos restricciones, ya que las plataformas se clasifican como exchanges financieros en lugar de plataformas de juego. Pequeñas empresas que buscan herramientas de gestión de riesgo no convencionales parecen estar entre la creciente base de usuarios de las plataformas.

En junio, el bar de Nueva York The Jeffrey prometió cubrir la cuenta de cada cliente hasta $100 si los Knicks ganaban un partido de las finales de la NBA. The Jeffrey realizó una apuesta de $5,000 en Kalshi de que los Knicks, entonces subestimados, ganarían. Un pago de $13,500 permitió a The Jeffrey cubrir las cuentas de los clientes y obtener una ganancia de $8,500. El mes pasado, una empresa de seguros de terceros sin nombre realizó cinco operaciones en Kalshi que podrían generar $3 millones si la Universidad Estatal de Luisiana gana el campeonato nacional esta temporada. El pago potencial coincide con los bonos que el programa de fútbol americano de la Universidad Estatal de Luisiana debería pagar al entrenador Lane Kiffin. A principios de este verano, una heladería de Los Ángeles informó haber ganado casi la mitad del alquiler mensual de la tienda, hasta $1,500, apostando sobre frentes fríos para cubrirse contra una demanda débil.

El economista financiero independiente Lauris Zminsky lanzó la aplicación Blanket en asociación con Kalshi en agosto. Blanket utiliza inteligencia artificial para sugerir mercados específicos de sí o no de Kalshi que podrían contrarrestar riesgos para empresas individuales. Zminsky describió Blanket como una herramienta de razonamiento y descubrimiento que dirige a los usuarios hacia Kalshi. Zminsky dijo que la idea era crear una herramienta de autoservicio para propietarios de pequeñas empresas que también pudiera ayudar a Kalshi a escalar la iniciativa de cobertura de seguros S&P de Kalshi.

El profesor de economía de la Dartmouth College, Eric Zitzewitz, dijo que los mercados de predicción son adecuados para la gestión de riesgos porque las plataformas incorporan muestras grandes, especialmente para la cobertura financiera relacionada con el deporte. Zitzewitz dijo que los datos abundantes, los eventos repetidos y los partidos frecuentes pueden hacer que los mercados deportivos estén bien calibrados. Zitzewitz dijo que los usuarios pagan tarifas por la protección similar a un seguro, pero deberían recibir precios subyacentes justos.

Mitts dijo que los seguros de mercados de predicción son más efectivos para resultados de sí o no, como eventos climáticos o partidos. Mitts advirtió que los seguros que dependen del acceso a información podrían convertir a un empresario en un perdedor sistemático si un competidor tiene mejor información. Los seguros de mercados de predicción también tienen más probabilidades de funcionar mejor en áreas metropolitanas importantes con mercados comerciales grandes, mientras abordan aún los riesgos específicos de pequeñas empresas individuales.

Zitzewitz dijo que las grandes muestras y la recopilación en tiempo real de información de los mercados de predicción también pueden informar decisiones empresariales. Zitzewitz dijo que un minorista de comercio electrónico podría usar operaciones en recibos futuros de tarjetas de crédito de Amazon para obtener una previsión precisa del gasto del consumidor en el próximo mes. Zitzewitz dijo que esta señal es probablemente mejor que el crecimiento del PIB y ciertamente es más actual.

Sin embargo, Mitts argumentó que el mismo entorno ligeramente regulado que atrae a los usuarios puede impedir que los mercados de predicción se conviertan en sustitutos confiables del seguro. Los aseguradores cuentan con recursos extensos para prevenir el fraude de seguros y capturar a los estafadores. La estructura descentralizada de los mercados de predicción y su entorno regulatorio en evolución significan que las plataformas carecen de recursos y salvaguardas equivalentes contra el abuso. Mitts contrastó los mercados de predicción con un pequeño número de aseguradoras reguladas por el estado que operan de manera organizada.