Las apuestas macroeconómicas de Kalshi coinciden con las previsiones tradicionales, según muestra un documento de la Fed

Según el documento, las distribuciones de probabilidad implícitas en los mercados de Kalshi se comportan bien y son ampliamente consistentes con las de los instrumentos financieros establecidos.Kalshi y el auge de los macromercados.” El estudio está escrito por Anthony Diercks de la Junta de la Reserva Federal, Jared Katz de la Universidad Northwestern y Jonathan Wright de la Universidad Johns Hopkins y la Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER). Los resultados sugieren que asignan masa de probabilidad de maneras que pueden reflejar mejor la gama de resultados macroeconómicos plausibles que los derivados financieros tradicionales o los pronósticos basados ​​en encuestas.

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Preparado como parte de una serie de debates internos sobre finanzas y economía dentro del alimentadoel artículo sostiene que los mercados de predicción de Kalshi han demostrado ser útiles para anticipar indicadores macroeconómicos al traducir las expectativas de los participantes del mercado en probabilidades negociables en tiempo real.

A diferencia de las encuestas tradicionales, los contratos reaccionan inmediatamente a la publicación de datos económicos y a las declaraciones de los funcionarios de la Reserva Federal. También incorporan incentivos financieros para que los participantes hagan pronósticos precisos. Como resultado, la plataforma ofrece una lectura en tiempo real de las apuestas sobre inflación, actividad económica y política monetaria, al tiempo que revela la distribución de escenarios y riesgos en torno a los datos económicos.

El estudio se centró en Kalshi porque opera como una plataforma regulada en los Estados Unidos y está registrada como un mercado de contrato designado con el Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas (CFTC)similar a intercambios como el Bolsa Mercantil de Chicago (CME).

Al evaluar los resultados medianos de los contratos en Kalshi a través de diferentes variables financieras, los autores encontraron que los pronósticos para la tasa de fondos federales eran aproximadamente tan precisos como los de encuestas profesionales, incluido el Encuesta de expectativas de mercado del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.

Otro punto digno de mención, según el estudio, es que la moda derivada de la distribución de Kalshi tuvo un error absoluto medio cero el día del FOMC reunión, a diferencia de las encuestas y los futuros de fondos de la Fed. La diferencia fue impulsada por la reunión del FOMC de septiembre de 2024, cuando los mercados asignaron probabilidad a un recorte de tipos de 25 puntos básicos y de 50 puntos básicos. Kalshi dio mayor importancia al recorte de 50 puntos básicos, que finalmente resultó correcto.

Para las previsiones del índice de precios al consumo (IPC) de EE.UU., el error absoluto medio de Kalshi el día de su publicación fue de unos 7 puntos básicos, en comparación con aproximadamente 8 puntos básicos para el Bloomberg consenso. Los autores también destacan que las proyecciones de la plataforma se pueden seguir a lo largo del tiempo. Por lo tanto, Kalshi puede proporcionar una lectura de las expectativas para estas publicaciones mensuales mucho antes del consenso de Bloomberg, escribieron.

En cuanto a las proyecciones de desempleo, los resultados medios de Kalshi también estuvieron cerca de las estimaciones de consenso de Bloomberg. El estudio también señala que, como en el caso del crecimiento del PIB real, no existen mercados de opciones para el desempleo, lo que hace que Kalshi sea único al ofrecer una distribución de las expectativas de desempleo. Según los investigadores, el error absoluto medio del promedio de Kalshi está bastante cerca del pronóstico de consenso de Bloomberg.

Los autores enfatizan el desempeño general de pronóstico de la plataforma y afirman que, en algunos casos, el pronóstico de Kalshi representa una mejora significativa con respecto al consenso de Bloomberg. Por ejemplo, la mediana y la moda de Kalshi tienen un error absoluto medio significativamente menor que el consenso de Bloomberg para los titulares. IPC. En otros casos, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la precisión de los pronósticos de Kalshi y Bloomberg. En ningún caso Kalshi es significativamente peor que el consenso de Bloomberg, señala el periódico.

El estudio concluye que los hallazgos sugieren que los mercados de predicción pueden servir como un valioso complemento a las herramientas de pronóstico existentes, tanto en el análisis de la investigación como en contextos de formulación de políticas.