タイガーリサーチ：市場予測はマクロデータインフラストラクチャーになりつつある

研究機関 Tiger Research の研究員 Ryan Yoon が予測市場シリーズの最終報告を発表し、予測市場が実際に有用かどうかを議論しました。報告によると、参加者は資金を使って判断結果を担い、新しい情報に応じて価格がリアルタイムで更新され、伝統的な世論調査、専門家調査、経済予測と比較できる確率分布を形成します。予測市場はスポーツや選挙予測からマクロ経済や地政学データのインフラに拡大しています。

報告では、Google Finance、CNBC、CNN と『ウォール・ストリート・ジャーナル』が予測市場の確率を示していることが挙げられています。ニューヨーク証券取引所の親会社であるインターコンチネンタル取引所や債券電子取引プラットフォーム Tradeweb は機関投資家に関連データを配信しています。連邦準備制度理事会の作業論文では、予測市場 Kalshi が高頻度で継続的に更新され、情報が豊富なベンチマークとして説明されています。論文によると、Kalshi の連邦基金金利の中央値と最頻値の予測は FOMC 会議の前日に完璧に記録され、その期間中に連邦基金先物よりも著しく優れています。ブルームバーグのコンセンサスと比較して、全体の CPI に対してはより正確であり、コア CPI と失業率に関しては統計的に近い結果を示しています。

報告はアイオワ電子市場の研究も引用しています：1988 年から 2004 年の間に行われた 5 回のアメリカ大統領選挙と 964 件の世論調査の比較において、74% の場合においてその予測がより正確でした。選挙の前週の投票シェアの誤差は平均 1.5 パーセントポイントで、ギャロップの最終世論調査の 2.1 パーセントポイントよりも低いです。報告は、プラットフォームが流動性を深めて操作を防ぎ、規制当局とコミュニケーションを取り、監視ツールとしての位置付けを行い、オープンで透明性があり、独立した研究に支持されたデータを維持する必要があると提案しています。