Tiger Research predice que el mercado se convertirá en una infraestructura de datos macroeconómicos

La institución de investigación Tiger Research ha publicado un informe que discute la utilidad práctica de los mercados de predicción. El informe señala que los participantes asumen riesgos financieros en función de sus juicios, y los precios se actualizan en tiempo real, formando distribuciones de probabilidad que pueden compararse con encuestas tradicionales, investigaciones de expertos y pronósticos económicos. Los mercados de predicción se han expandido desde las predicciones deportivas y electorales hasta la infraestructura de datos macroeconómicos y geopolíticos. El informe menciona que Google Finance, CNBC, CNN y The Wall Street Journal han mostrado las probabilidades de los mercados de predicción, y la empresa matriz de la Bolsa de Nueva York, Intercontinental Exchange, junto con la plataforma de negociación electrónica de bonos Tradeweb, distribuyen datos relacionados a clientes institucionales. Un documento de trabajo del Consejo de la Reserva Federal describe el mercado de predicción Kalshi como un estándar de alta frecuencia, con actualizaciones continuas y rica en información; las predicciones de la mediana y la moda de Kalshi sobre la tasa de fondos federales se registraron perfectamente el día anterior a la reunión del FOMC, superando significativamente a los futuros de fondos federales. En comparación con el consenso de Bloomberg, es más preciso en el CPI general y estadísticamente similar en el CPI subyacente y la tasa de desempleo. El informe cita un estudio del mercado electrónico de Iowa, que muestra que en cinco elecciones presidenciales de EE. UU. entre 1988 y 2004, en el 74% de los casos sus predicciones fueron más precisas, con un error promedio del 1.5% en la participación de votos una semana antes de las elecciones, inferior al 2.1% de las encuestas finales de Gallup. El informe sugiere que las plataformas deben aumentar la liquidez para resistir la manipulación y comunicarse con los reguladores para mantener la transparencia y el apoyo a la investigación independiente de los datos.

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