Relatório da Tiger Research destaca Predictive Markets como infraestrutura de dados macro

Mars Finance noticia que o pesquisador Ryan Yoon da instituição de pesquisa Tiger Research publicou o relatório final da série sobre mercados de previsão, discutindo se os mercados de previsão possuem utilidade prática. O relatório afirma que os participantes assumem riscos financeiros para julgar resultados, e os preços são atualizados em tempo real com novas informações, formando distribuições de probabilidade comparáveis às pesquisas tradicionais, inquéritos de especialistas e previsões econômicas; os mercados de previsão expandiram-se da previsão esportiva e eleitoral para infraestrutura de dados macroeconômicos e geopolíticos. O relatório cita que o Google Finance, CNBC, CNN e o Wall Street Journal já apresentaram probabilidades de mercados de previsão, e a Intercontinental Exchange, matriz da Bolsa de Valores de Nova York, bem como a plataforma eletrônica de negociação de títulos Tradeweb, distribuem esses dados a clientes institucionais. Um artigo de trabalho do Conselho da Reserva Federal descreve o Kalshi como um padrão de alta frequência, atualização contínua e rica em distribuição de informações. O artigo afirma que as previsões do Kalshi sobre a mediana e a moda das taxas de fundos federais registraram precisão perfeita no dia anterior às reuniões do FOMC e superaram significativamente os futuros de fundos federais nesse período; em comparação com a Bloomberg Consensus, o Kalshi foi mais preciso para o CPI geral e estatisticamente equivalente para o CPI básico e a taxa de desemprego. O relatório também cita pesquisas do Iowa Electronic Markets: em cinco eleições presidenciais dos EUA entre 1988 e 2004, comparadas a 964 pesquisas de opinião pública, o Kalshi foi mais preciso em 74% dos casos; a margem média de erro na participação de votos uma semana antes da eleição foi de 1,5 ponto percentual, inferior aos 2,1 pontos percentuais da pesquisa final do Gallup. O relatório sugere que as plataformas precisam aprofundar a liquidez para resistir à manipulação, comunicar-se com autoridades regulatórias e posicionar-se como ferramentas de monitoramento, mantendo dados abertos, transparentes e apoiados por pesquisas independentes.