Звіт Tiger Research: Ринки прогнозів еволюціонують у макро-дані інфраструктуру

ChainCatcher повідомляє, що дослідник Tiger Research Райан Юн опублікував фінальний звіт серії щодо прогнозних ринків, у якому розглядається практична корисність прогнозних ринків. У звіті зазначається, що учасники вкладають кошти для оцінки результатів, ціни оновлюються в реальному часі з урахуванням нової інформації та формують ймовірнісні розподіли, які можна порівнювати з традиційними опитуваннями, дослідженнями експертів та економічними прогнозами; прогнозні ринки розширилися від прогнозування спортивних подій та виборів до макроекономічних та геополітичних даних і інфраструктури. У звіті наведено, що Google Finance, CNBC, CNN та The Wall Street Journal вже публікують ймовірності з прогнозних ринків, а материнська компанія Нью-Йоркської фондових бірж — Інтерконтинентальна обмінна біржа — та електронна платформа для угод з облігаціями Tradeweb розповсюджують відповідні дані інституційним клієнтам. Робочий документ Ради Господарського резерву США описує прогнозний ринок Kalshi як високочастотний, постійно оновлюваний та багатий інформацією еталон. У документі зазначається, що медіана та мода прогнозів Kalshi щодо цільової ставки федеральних фондів ідеально фіксувалися за день до засідань FOMC та значно перевершували ф’ючерси на федеральні фонди протягом цього періоду; щодо загального CPI він точніший за Bloomberg Consensus, а щодо ядерного CPI та рівня безробіття — статистично подібний. У звіті також наводяться дослідження Іова-електронного ринку: серед 964 опитувань у п’ятьох президентських виборах США з 1988 по 2004 роки прогнози були точнішими у 74% випадків; середня похибка частки голосів за тиждень до виборів становила 1,5 процентних пункта, що менше за 2,1 процентного пункта остаточних опитувань Gallup. У звіті зазначається, що платформам необхідно поглибити ліквідність для запобігання маніпуляціям, налагодити діалог із регуляторами та позиціонувати прогнозні ринки як інструмент моніторингу, а також зберегти відкритий, прозорий характер даних, підтверджених незалежними дослідженнями.