stringtranslate.com

Mercado de predicciones

Los mercados de predicción , también conocidos como mercados de apuestas , mercados de información , mercados de decisiones , futuros de ideas o derivados de eventos , son mercados abiertos que permiten la predicción de resultados específicos utilizando incentivos financieros. Son mercados negociados en bolsa establecidos para negociar apuestas sobre el resultado de varios eventos. [1] Los precios del mercado pueden indicar lo que la multitud piensa que es la probabilidad del evento . Un contrato de mercado de predicción típico está configurado para negociarse entre 0 y 100%. La forma más común de un mercado de predicción es un mercado de opciones binarias , que vencerá al precio de 0 o 100%. Los mercados de predicción pueden considerarse pertenecientes al concepto más general de crowdsourcing que está especialmente diseñado para agregar información sobre temas particulares de interés. Los principales propósitos de los mercados de predicción son obtener creencias agregadas sobre un resultado futuro desconocido. Los comerciantes con diferentes creencias negocian contratos cuyos pagos están relacionados con el resultado futuro desconocido y los precios de mercado de los contratos se consideran como la creencia agregada.

Historia

Antes de la era de las encuestas científicas, las primeras formas de mercados de predicción solían existir en forma de apuestas políticas . Una de esas apuestas políticas se remonta a 1503, en la que la gente apostaba sobre quién sería el sucesor papal. Incluso entonces, ya se consideraba "una práctica antigua". [2] Según Paul Rhode y Koleman Strumpf, que han investigado la historia de los mercados de predicción, existen registros de apuestas electorales en Wall Street que se remontan a 1884. [3] Rhode y Strumpf estiman que el volumen medio de las apuestas por cada elección presidencial estadounidense equivale a más del 50 por ciento del gasto de campaña.

Ya en 1907, F. Galton encontró evidencia de que la estimación mediana de un grupo puede ser más precisa que las estimaciones de los expertos, y publicó esto en Nature. [4]

La teoría económica que sustenta las ideas que sustentan los mercados de predicción se puede atribuir a Friedrich Hayek en su artículo de 1945 " El uso del conocimiento en la sociedad " y a Ludwig von Mises en su " Cálculo económico en la comunidad socialista ". Los economistas modernos coinciden en que el argumento de Mises combinado con la elaboración que hace Hayek del mismo es correcto. [5] Los mercados de predicción son defendidos en el libro de James Surowiecki de 2004 La sabiduría de las multitudes , Infotopia de Cass Sunstein de 2006 y Cómo medir cualquier cosa: Encontrar el valor de los intangibles en los negocios de Douglas Hubbard . [6] La literatura de investigación se recopila en la revista revisada por pares The Journal of Prediction Markets, editada por Leighton Vaughan Williams y publicada por University of Buckingham Press.

Hitos

Exactitud

La capacidad del mercado de predicción para agregar información y hacer predicciones precisas se basa en la hipótesis del mercado eficiente , que postula que los precios de los activos reflejan plenamente toda la información disponible públicamente. Por ejemplo, según la hipótesis del mercado eficiente, los precios de las acciones existentes siempre incluyen toda la información relevante relacionada con el mercado de valores para hacer predicciones precisas.

Aunque los mercados de predicción suelen tener un mejor rendimiento que las encuestas para predecir los resultados electorales, un estudio ha descubierto que la agregación de creencias de los participantes a los que se les pide que cuantifiquen la fuerza de sus creencias puede superar a los mercados de predicción. [11] Cuando los participantes del mercado tienen algún interés intrínseco en intentar predecir los resultados, se ha demostrado que incluso los mercados con incentivos modestos o sin incentivos son eficaces. Cuando el grupo es más optimista, "apostará" más en conjunto que los pesimistas, lo que aumentará el precio del mercado. El movimiento del precio reflejará más información que un simple promedio o recuento de votos. Las investigaciones han sugerido que la mayor precisión de los mercados de predicción radica en gran medida en métodos de agregación superiores, más que en la calidad superior o la informatividad de las respuestas. [11]

James Surowiecki plantea tres condiciones necesarias para la sabiduría colectiva: diversidad de información, independencia de decisión y descentralización de la organización. [12] En el caso de un mercado predictivo, cada participante normalmente tiene información diversificada de los demás y toma su decisión de forma independiente. El mercado en sí tiene un carácter de descentralización en comparación con las decisiones de expertos. Por estas razones, un mercado predictivo es generalmente una fuente valiosa para captar la sabiduría colectiva y hacer predicciones precisas.

Los mercados de predicción pueden agregar información y creencias de los inversores involucrados y dar una buena estimación de la creencia media de esos inversores. Estos últimos tienen un incentivo financiero para incorporar información en el precio. Esto permite que los mercados de predicción incorporen rápidamente nueva información y los hace difíciles de manipular. [13]

La precisión de los mercados de predicción ha sido estudiada por numerosos investigadores:

Debido a la precisión del mercado de predicciones, se ha aplicado a diferentes industrias para tomar decisiones importantes. Algunos ejemplos incluyen:

Aunque los mercados de predicción suelen ser bastante precisos y exitosos, muchas veces el mercado no logra hacer la predicción correcta o ni siquiera la hace. Basados ​​principalmente en una idea de 1945 del economista austríaco Friedrich Hayek , los mercados de predicción son "mecanismos para recopilar grandes cantidades de información en poder de individuos y sintetizarla en un punto de datos útil". [20]

Una de las formas en que el mercado de predicciones obtiene información es a través de la frase de James Surowiecki, " La sabiduría de las masas ", según la cual un grupo de personas con un rango suficientemente amplio de opiniones puede ser colectivamente más inteligente que cualquier individuo. Sin embargo, esta técnica de recopilación de información también puede conducir al fracaso del mercado de predicciones. A menudo, las personas que forman parte de estas masas tienen juicios independientes sesgados debido a la presión de grupo, el pánico, los prejuicios y otras fallas que surgen de la falta de diversidad de opiniones.

Una de las principales limitaciones y restricciones de la sabiduría de las masas es que algunas preguntas de predicción requieren conocimientos especializados que la mayoría de las personas no posee. Debido a esta falta de conocimientos, las respuestas de las masas a veces pueden ser muy erróneas. [21]

El segundo mecanismo de mercado es la idea de la hipótesis del comerciante marginal. [20] Según esta teoría, "siempre habrá individuos que busquen lugares donde la multitud se equivoca". [20] Estos individuos, en cierto modo, vuelven a poner en marcha el mercado de predicciones cuando la multitud falla y los valores pueden estar sesgados.

A principios de 2017, los investigadores del MIT desarrollaron el algoritmo "sorprendentemente popular" para ayudar a mejorar la precisión de las respuestas en grandes multitudes. El método se basa en la idea de tener en cuenta la confianza al evaluar la precisión de una respuesta. El método pregunta a las personas dos cosas para cada pregunta: cuál creen que es la respuesta correcta y cuál creen que será la opinión popular. La variación entre las dos respuestas agregadas indica la respuesta correcta. [22]

Los efectos de la manipulación y los sesgos también son desafíos internos que los mercados de predicción deben afrontar, es decir, la liquidez u otros factores que no se pretende medir son tomados en cuenta como factores de riesgo por los participantes del mercado, distorsionando las probabilidades del mercado. Los mercados de predicción también pueden estar sujetos a burbujas especulativas . Por ejemplo, en los mercados de futuros presidenciales del IEM del año 2000, la aparente "inexactitud" proviene de las compras que ocurrieron el día de la elección, el 7 de noviembre de 2000, o después, pero, para entonces, la tendencia era clara.

También puede haber intentos directos de manipular dichos mercados. En los mercados presidenciales de Tradesports 2004 hubo un aparente intento de manipulación. Un operador anónimo vendió en corto tantos contratos de futuros presidenciales de Bush 2004 que el precio se redujo a cero, lo que implicaba una probabilidad de cero por ciento de que Bush ganara. El único propósito racional de una operación de este tipo sería un intento de manipular el mercado en una estrategia llamada " ataque bajista ". Sin embargo, si se trató de un intento deliberado de manipulación, fracasó, ya que el precio del contrato rebotó rápidamente a su nivel anterior. A medida que la prensa preste más atención a los mercados de predicción, es probable que más grupos se sientan motivados a manipularlos. Sin embargo, en la práctica, estos intentos de manipulación siempre han demostrado ser muy efímeros. En su artículo titulado "Agregación y manipulación de información en un mercado experimental" (2005), [23] Hanson, Oprea y Porter (Universidad George Mason) muestran cómo los intentos de manipulación del mercado pueden, de hecho, terminar aumentando la precisión del mercado porque proporcionan un incentivo de ganancias mucho mayor para apostar contra el manipulador.

El uso de contratos de predicción de mercado con dinero real como una forma de seguro también puede afectar el precio del contrato. Por ejemplo, si se percibe que la elección de un líder afectará negativamente a la economía, los operadores pueden comprar acciones de ese líder electo, como una forma de cobertura . [24]

Estas imprecisiones del mercado de predicciones fueron especialmente frecuentes durante el Brexit y las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016. El jueves 23 de junio de 2016, el Reino Unido votó a favor de abandonar la Unión Europea . Incluso hasta el momento en que se contaron los votos, los mercados de predicción se inclinaron fuertemente por permanecer en la UE y no pudieron predecir los resultados de la votación. Según Michael Traugott , expresidente de la Asociación Estadounidense para la Investigación de la Opinión Pública , la razón del fracaso de los mercados de predicción se debe a la influencia de la manipulación y el sesgo ensombrecidos por la opinión de las masas y la opinión pública. [25] Nublados por la mentalidad similar de los usuarios en los mercados de predicción, crearon un entorno paradójico en el que comenzaron a auto-reforzar sus creencias iniciales (en este caso, que el Reino Unido votaría por permanecer en la UE). [25] [26] Aquí, podemos observar el efecto ruinoso que el sesgo y la falta de diversidad de opiniones pueden tener en el éxito de un mercado de predicciones. De manera similar, durante las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016, los mercados de predicción no lograron predecir el resultado, lo que sumió al mundo en una conmoción masiva. Al igual que en el caso del Brexit, los operadores de información quedaron atrapados en un bucle infinito de autorreforzamiento una vez que se midieron las probabilidades iniciales, lo que llevó a los operadores a "utilizar las probabilidades de predicción actuales como ancla" y aparentemente descartar por completo las probabilidades de predicción entrantes. [27] Los operadores esencialmente trataron las probabilidades del mercado como probabilidades correctas y no actualizaron lo suficiente utilizando información externa, lo que provocó que los mercados de predicción fueran demasiado estables para representar con precisión las circunstancias actuales. [28] Koleman Strumpf, profesor de economía empresarial de la Universidad de Kansas, también sugiere que se produjo un efecto de sesgo durante las elecciones estadounidenses: la multitud no estaba dispuesta a creer en un resultado con la victoria de Donald Trump y provocó que los mercados de predicción se convirtieran en "una cámara de eco", donde circulaba la misma información y, en última instancia, condujo a un mercado estancado. [29]

Los mercados de predicción pueden ofrecer mejores estimaciones de la opinión media de una población que las encuestas de opinión. Un estudio concluyó que, en las cinco elecciones presidenciales de Estados Unidos celebradas entre 1988 y 2004, los mercados de predicción dieron una estimación más precisa del resultado de la votación que el 74% de las encuestas de opinión estudiadas. [30] Por otra parte, un experimento aleatorio de 2016 determinó que los mercados de predicción eran un 12% menos precisos que las encuestas de predicción, un método alternativo para obtener y agregar estadísticamente juicios de probabilidad de una multitud. [31]

Otros temas

Legalidad

Debido a que los juegos de azar en línea están prohibidos en los Estados Unidos a través de leyes federales y también de muchas leyes estatales, la mayoría de los mercados de predicción que se dirigen a los usuarios estadounidenses operan con "dinero ficticio" en lugar de "dinero real": son gratuitos (no es necesario realizar ninguna compra) y suelen ofrecer premios a los mejores operadores como incentivos para participar. Las excepciones notables son los Mercados Electrónicos de Iowa , que es operado por la Universidad de Iowa bajo la cobertura de una carta de no acción de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos , y PredictIt , que es operado por la Universidad Victoria de Wellington bajo la cobertura de una carta de no acción similar. [32]

Incentivos controvertidos

Algunos tipos de mercados de predicción pueden crear incentivos controvertidos. Por ejemplo, un mercado que prediga la muerte de un líder mundial puede ser muy útil para aquellos cuyas actividades están fuertemente relacionadas con las políticas de ese líder, pero también puede convertirse en un mercado de asesinatos . [33]

Lista de mercados de predicción

Hay varios mercados de predicciones comerciales y académicos que operan públicamente.

Mercados públicos de predicción

Tipos

Basado en la reputación

Algunos sitios web de predicción, a veces clasificados como mercados de predicción, no implican apostar dinero real, sino que suman o restan puntos de reputación de un predictor en función de la precisión de una predicción. Este sistema de incentivos puede ser más adecuado que los mercados de predicción tradicionales para preguntas de nicho o de largo plazo. [35] [36] Estos incluyen Manifold (mercado de predicción) , [37] Metaculus y Good Judgment Open .

Un estudio de 2006 concluyó que los mercados de predicción con dinero real eran significativamente más precisos que los mercados de predicción con dinero ficticio para eventos no deportivos. [38]

Mercados de predicción combinatoria

Un mercado de predicción combinatoria es un tipo de mercado de predicción en el que los participantes pueden realizar apuestas sobre combinaciones de resultados. [39] La ventaja de realizar apuestas sobre combinaciones de resultados es que, en teoría, la información condicional se puede incorporar mejor al precio del mercado.

Una dificultad de los mercados de predicción combinatoria es que el número de transacciones combinatorias posibles aumenta exponencialmente con el número de transacciones normales. Por ejemplo, un mercado con apenas 100 contratos binarios tendría posibles combinaciones de contratos. Estas estructuras de datos exponencialmente grandes pueden ser demasiado grandes para que una computadora pueda seguirlas, por lo que se han hecho esfuerzos para desarrollar algoritmos y reglas que hagan que los datos sean más manejables. [40] [41]

Véase también

Referencias

  1. ^ "Mercado de predicciones". Investopedia.
  2. ^ Rhode, Paul; Strumpf, Koleman (2008). "Mercados históricos de apuestas electorales: una perspectiva internacional" (PDF) . Perspectivas sobre la política .
  3. ^ Rhode, Paul; Strumpf, Koleman (2004). "Mercados históricos de apuestas presidenciales" (PDF) . Revista de perspectivas económicas . 18 (2): 127–142. CiteSeerX 10.1.1.360.4347 . doi :10.1257/0895330041371277. 
  4. ^ Jan Lorenz, Heiko Rauhut, Frank Schweitzer y Dirk Helbing (16 de mayo de 2011). "Cómo la influencia social puede socavar la sabiduría del efecto de masas". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 108 (22): 9020–9025. Bibcode :2011PNAS..108.9020L. doi : 10.1073/pnas.1008636108 . PMC 3107299 . PMID  21576485. {{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  5. ^ "Biografía de Ludwig Edler von Mises (1881-1973)", La enciclopedia concisa de economía
  6. ^ Douglas Hubbard "Cómo medir cualquier cosa: cómo encontrar el valor de los intangibles en los negocios" John Wiley & Sons, 2007
  7. ^ Stanley W. Angrist (28 de agosto de 1995). "El mercado de Iowa hace balance de los candidatos presidenciales (reimpreso con autorización de THE WALL STREET JOURNAL)". Universidad de Iowa, Henry B. Tippie College of Business. Archivado desde el original el 30 de noviembre de 2012. Consultado el 7 de noviembre de 2012 .
  8. ^ Polgreen, PM; Nelson, FD; Neumann, GR; Weinstein, RA (15 de enero de 2007). "Uso de mercados de predicción para pronosticar la actividad de enfermedades infecciosas". Enfermedades infecciosas clínicas . 44 (2): 272–279. doi : 10.1086/510427 . ISSN  1058-4838. PMID  17173231.
  9. ^ ab "Uso de los mercados de predicción para mejorar las capacidades de inteligencia de Estados Unidos". Agencia Central de Inteligencia . 6 de abril de 2007. Archivado desde el original el 13 de junio de 2007. Consultado el 3 de febrero de 2017 .
  10. ^ Oliver (22 de octubre de 2007). «PMIA». Ven a conocer . Archivado desde el original el 30 de octubre de 2018.
  11. ^ ab Dana, Jason; Atanasov, Pavel; Tetlock, Philip; Mellers, Barbara (1 de enero de 2023). "¿Son los mercados más precisos que las encuestas? El sorprendente valor informativo de "solo preguntar"". Juicio y toma de decisiones . 14 (2): 135–147. doi : 10.1017/S1930297500003375 . Los mercados de predicción parecen ser una victoria para el enfoque económico, ya que han producido estimaciones de probabilidad más precisas que las encuestas de opinión o los expertos para una amplia variedad de eventos
  12. ^ Surowiecki, James (2005). La sabiduría de las multitudes . Nueva York: Anchor Books.
  13. ^ Ozimek, Adam (2014). "La regulación y el valor de los mercados de predicción" (PDF) . mercatus.org/system/files/Ozimek_PredictionMarkets_v1.pdf .
  14. ^ Steven Gjerstad. ""Aversión al riesgo, creencias y predicción del equilibrio del mercado"" (PDF). Econ.arizona.edu . Archivado desde el original (PDF) el 12 de abril de 2014. Consultado el 20 de agosto de 2016.
  15. ^ Justin Wolfers; Eric Zitzewitz. ""Interpretación de los precios de mercado de predicción como probabilidades"" (PDF). Bpp.wharton.upenn.edu . Archivado desde el original (PDF)el 12 de noviembre de 2012. Consultado el 20 de agosto de 2016.
  16. ^ Page, Lionel; Clemen, Robert T. (2013). "¿Los mercados de predicción producen pronósticos de probabilidad bien calibrados?" (PDF) . The Economic Journal . 123 (568): 491–513. doi :10.1111/j.1468-0297.2012.02561.x. S2CID  152567648.
  17. ^ Berg, Joyce (2007). "En busca del valor de Google: uso de mercados de predicción para pronosticar la capitalización de mercado antes de una oferta pública inicial" (PDF) .
  18. ^ Polgreen, Philip M.; Nelson, Forrest D.; Neumann, George R. (15 de enero de 2007). "Uso de los mercados de predicción para pronosticar la actividad de enfermedades infecciosas". Clinical Infectious Diseases . 44 (2): 272–279. doi : 10.1086/510427 . ISSN  1537-6591. PMID  17173231.
  19. ^ Lohr, Steve (9 de abril de 2008). "Apostar para mejorar las probabilidades". The New York Times . ISSN  0362-4331 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
  20. ^ abc Mann, Adam. "Previsiones de mercado". Nature 538 (2017): 308–10. Web. 3 de febrero de 2017.
  21. ^ O'Grady, Cathleen (28 de enero de 2017). "Las multitudes son lo suficientemente sabias como para saber cuándo otras personas se equivocarán". Ars Technica . Condé Nast . Consultado el 19 de abril de 2021 .
  22. ^ Dizikes, Peter. "Better Wisdom from Crowds" (Una mejor sabiduría de las multitudes). MIT News. MIT News Office, 25 de enero de 2017. Web. 3 de febrero de 2017.
  23. ^ "manipulation2.dvi" (PDF) . Hanson.gmu.edu . Consultado el 20 de agosto de 2016 .
  24. ^ "Idea Futures Exchanges". Archivado desde el original el 20 de abril de 2008. Consultado el 5 de octubre de 2008 .
  25. ^ ab Levingston, Ivan (28 de julio de 2016). "Por qué las encuestas políticas y las probabilidades de apuestas difieren tanto entre sí". CNBC . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
  26. ^ "¿Quién dijo que el Brexit fue una sorpresa?". The Economist . 24 de junio de 2016. ISSN  0013-0613 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
  27. ^ Gelman, Andrew; Rothschild, David (12 de julio de 2016). "Algo extraño en los mercados de apuestas políticas". Slate . ISSN  1091-2339 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
  28. ^ Rothschild, Andrew Gelman, David (12 de julio de 2016). "Algo extraño en los mercados de apuestas políticas". Revista Slate . Consultado el 12 de febrero de 2019 .{{cite web}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  29. ^ "Al igual que las encuestas, los mercados de predicción no vieron venir la victoria de Trump, dice un economista". The University of Kansas . 9 de noviembre de 2016 . Consultado el 3 de febrero de 2017 .
  30. ^ Berg, Joyce E.; Nelson, Forrest D.; Rietz, Thomas A. (1 de abril de 2008). "Precisión del mercado de predicciones a largo plazo". International Journal of Forecasting . Pronóstico de las elecciones presidenciales de EE. UU. 24 (2): 285–300. doi :10.1016/j.ijforecast.2008.03.007. ISSN  0169-2070.
  31. ^ Atanasov, Pavel; Rescober, Phillip; Stone, Eric; Swift, Samuel A.; Servan-Schreiber, Emile; Tetlock, Philip; Ungar, Lyle; Mellers, Barbara (22 de abril de 2016). "Destilando la sabiduría de las multitudes: mercados de predicción frente a encuestas de predicción". Management Science . 63 (3): 691–706. doi :10.1287/mnsc.2015.2374. ISSN  0025-1909.
  32. ^ Katy Bachman (31 de octubre de 2014). «Conoce el 'mercado de valores' de la política». Politico . Consultado el 25 de enero de 2015 .
  33. ^ un escenario descrito por Jim Bell en 1997. Bell, Jim (3 de abril de 1997). "Assassination Politics" (PDF) . Infowar . Archivado (PDF) desde el original el 27 de enero de 2011 . Consultado el 28 de febrero de 2011 .
  34. ^ Laskey, KB; Hanson, R.; Twardy, C. (9 de julio de 2015). "Mercados de predicción combinatoria para fusionar información de expertos y modelos distribuidos". 2015 18.ª Conferencia internacional sobre fusión de información (Fusion) : 1892–1898.
  35. ^ ab Mann, Adam (20 de octubre de 2016). «El poder de los mercados de predicción». Nature News . 538 (7625): 308–310. Bibcode :2016Natur.538..308M. doi : 10.1038/538308a . PMID  27762382.
  36. ^ Piper, Kelsey (8 de abril de 2020). «Las predicciones son difíciles, especialmente en lo que respecta al coronavirus». Vox . Consultado el 28 de noviembre de 2020 .
  37. ^ "Cómo gastar un millón de dólares, por Sam Bankman-Fried". Financial Times . 19 de diciembre de 2022 . Consultado el 22 de diciembre de 2022 .
  38. ^ Rosenbloom, ES; Notz, William (1 de febrero de 2006). "Pruebas estadísticas de mercados de predicción con dinero real frente a mercados con dinero ficticio". Mercados electrónicos . 16 (1): 63–69. doi :10.1080/10196780500491303. ISSN  1019-6781.
  39. ^ Hanson, Robin (enero de 2003). "Combinatorial Information Market Design" (PDF) . Information Systems Frontiers . 5 (1): 107–119. doi :10.1023/A:1022058209073. S2CID  7429015.
  40. ^ Sun, Wei; Hanson, Robin; Laskey, Kathryn; Twardy, Charles (16 de octubre de 2012). "Probabilidad y actualización de activos utilizando redes bayesianas para mercados de predicción combinatoria". Actas de la vigésimo octava conferencia sobre incertidumbre en inteligencia artificial (UAI2012) . arXiv : 1210.4900 . Código Bibliográfico :2012arXiv1210.4900S.
  41. ^ Sun, Wei; Laskey, Kathryn; Twardy, Charles; Hanson, Robin; Goldfedder, Brandon (2014). "Modelo de activos basado en el comercio que utiliza un árbol de unión dinámico para mercados de predicción combinatoria". arXiv : 1406.7583 . Código Bibliográfico :2014arXiv1406.7583S. {{cite journal}}: Requiere citar revista |journal=( ayuda )

Fuentes

Artículos académicos

Enlaces externos