KalshiやPolymarketなどの企業が提供する予測市場の台頭は、伝統的な市場の投資家からスポーツギャンブラーまで、幅広いリスクテイカーの関心を集めています。新しい市場では、選挙やスポーツイベント、経済指標など、従来は賭けにくかったさまざまな未来の出来事の結果に関する契約を購入することができます。これらの契約は、市場の認識する出来事の発生確率に基づいて価格付けされており、時間制限があるため、通常は特定の期日までに何かが起こる必要があります。予測市場は、特定の出来事の発生確率を調査するための重要な研究ツールともなっています。例えば、予測市場はドナルド・トランプ大統領が2024年の大統領選に勝つと最初に示唆したものの一つです。実際、連邦準備制度理事会（Fed）の新しい研究では、Kalshiの予測市場は、従来の予測手法と比べて、特定の経済結果を予測するのにおいて同等、あるいはそれ以上の精度を示したことが判明しました。画像出典：Getty Images。Kalshiは非常に正確-----------------------------Fedの研究は、Kalshiの経済データリリース予測能力に焦点を当てており、インフレの主要指標である消費者物価指数（CPI）、国内総生産（GDP）、失業率、連邦基金金利などを対象としました。Fedは、Kalshiの予測市場のパフォーマンスを、Fedの市場期待調査、Bloombergのコンセンサス予測、連邦基金先物などの従来の予測手法と比較しました。研究は、Kalshiの取引レベルのデータをスクレイピングし、「はい」契約の価格を市場の出来事発生の基準期待値とみなす方法で行われました。その後、結果を従来の予測ツールと比較しました。Fedの調査結果は、見出しCPI（前年比）に関するKalshiの予測が、Bloombergのコンセンサスよりも「統計的に有意な改善」を示したことを明らかにしました。コアCPI（食品とエネルギーを除く）や失業率についても、Kalshiの予測は統計的に類似していました。また、Kalshiは連邦基金金利の予測において、連邦基金先物よりも優れていることも判明しました。「例えば、Kalshiの分布のモードは、2022年以降の各会合日までに実現した連邦基金金利と完全に一致しており、これは調査や先物では達成できていない成果です」とFedは結論付けました。結果だけでなく、Fedは、従来の予測手法では補えなかったいくつかのギャップもKalshiが埋めていると指摘しています。例えば、Kalshiはリテール投資家の意見を取り入れており、これまで複雑な金融派生商品やFedの調査には反映されてこなかった視点を提供しています。Kalshiの市場のリアルタイム性も、調査や派生商品に比べて優位性があります。調査はすぐに古くなる可能性があり、派生商品は取引が薄くなることもあります。Kalshiはまた、失業率、GDP、コアCPIなどの経済指標に対しても賭けを可能にしており、これらは従来の派生商品では賭けにくかったものです。Kalshiの市場の広さとリアルタイム性により、Fedは特定のデータポイントやサプライズが他のデータや市場の反応にどのように影響するかを研究することもできました。全体として、FedはKalshiが市場の不確実性や尾部リスクに関する情報を含む、リアルタイムで広範囲な結果を提供できる点に感銘を受けました。> ...これらの市場は、重要な経済変数に関する適切に調整された迅速に更新される密度予測を提供し、いくつかの変数については代替手段が存在しません。私たちの研究は、予測市場が期待値を測定し、金融政策の意思決定に役立つ新たな基準となる可能性を示しています。留意点と考慮事項--------------------------予測市場に対して非常に好意的な見解を示す一方で、少なくとも経済指標の予測に関しては、いくつかの留意点も指摘しています。例えば、発生確率が低いイベントを表す契約は取引量が少なくなりやすいことや、リスクプレミアム（追加リスクに対して期待されるリターン）によって確率が歪められる可能性があることです。確かに、予測市場は特定の出来事や経済指標の確率を評価するのに役立つことは間違いありません。ただし、これらのプラットフォームが直面する問題の一つは、インサイダー情報のリスクです。これはインサイダー取引に似ています。現状では、これは経済データのリリースよりもランダムな出来事の方でより顕著に見られるようです。しかし、賭けの対象となるイベントが増えるほど、インサイダー取引の可能性も高まります。特に、多くの関係者がこれらの市場に参加できるようになった今、そのリスクは増大しています。インサイダー情報が自然に予測市場の精度を高めることもあり得るのではないか、という見方もあります。全体として、これらのプラットフォームは非常に有用であり、今後も人気が高まると予想していますが、一方で一定の規制上の課題も残っていると考えています。
Federal Reserve Research: Kalshi Prediction Markets Are Just as Good, if Not Better, Than Traditional Forecasting Methods
KalshiやPolymarketなどの企業が提供する予測市場の台頭は、伝統的な市場の投資家からスポーツギャンブラーまで、幅広いリスクテイカーの関心を集めています。新しい市場では、選挙やスポーツイベント、経済指標など、従来は賭けにくかったさまざまな未来の出来事の結果に関する契約を購入することができます。
これらの契約は、市場の認識する出来事の発生確率に基づいて価格付けされており、時間制限があるため、通常は特定の期日までに何かが起こる必要があります。予測市場は、特定の出来事の発生確率を調査するための重要な研究ツールともなっています。例えば、予測市場はドナルド・トランプ大統領が2024年の大統領選に勝つと最初に示唆したものの一つです。
実際、連邦準備制度理事会（Fed）の新しい研究では、Kalshiの予測市場は、従来の予測手法と比べて、特定の経済結果を予測するのにおいて同等、あるいはそれ以上の精度を示したことが判明しました。
画像出典：Getty Images。
Kalshiは非常に正確
Fedの研究は、Kalshiの経済データリリース予測能力に焦点を当てており、インフレの主要指標である消費者物価指数（CPI）、国内総生産（GDP）、失業率、連邦基金金利などを対象としました。Fedは、Kalshiの予測市場のパフォーマンスを、Fedの市場期待調査、Bloombergのコンセンサス予測、連邦基金先物などの従来の予測手法と比較しました。
研究は、Kalshiの取引レベルのデータをスクレイピングし、「はい」契約の価格を市場の出来事発生の基準期待値とみなす方法で行われました。その後、結果を従来の予測ツールと比較しました。
Fedの調査結果は、見出しCPI（前年比）に関するKalshiの予測が、Bloombergのコンセンサスよりも「統計的に有意な改善」を示したことを明らかにしました。コアCPI（食品とエネルギーを除く）や失業率についても、Kalshiの予測は統計的に類似していました。
また、Kalshiは連邦基金金利の予測において、連邦基金先物よりも優れていることも判明しました。「例えば、Kalshiの分布のモードは、2022年以降の各会合日までに実現した連邦基金金利と完全に一致しており、これは調査や先物では達成できていない成果です」とFedは結論付けました。
結果だけでなく、Fedは、従来の予測手法では補えなかったいくつかのギャップもKalshiが埋めていると指摘しています。例えば、Kalshiはリテール投資家の意見を取り入れており、これまで複雑な金融派生商品やFedの調査には反映されてこなかった視点を提供しています。
Kalshiの市場のリアルタイム性も、調査や派生商品に比べて優位性があります。調査はすぐに古くなる可能性があり、派生商品は取引が薄くなることもあります。Kalshiはまた、失業率、GDP、コアCPIなどの経済指標に対しても賭けを可能にしており、これらは従来の派生商品では賭けにくかったものです。
Kalshiの市場の広さとリアルタイム性により、Fedは特定のデータポイントやサプライズが他のデータや市場の反応にどのように影響するかを研究することもできました。全体として、FedはKalshiが市場の不確実性や尾部リスクに関する情報を含む、リアルタイムで広範囲な結果を提供できる点に感銘を受けました。
留意点と考慮事項
予測市場に対して非常に好意的な見解を示す一方で、少なくとも経済指標の予測に関しては、いくつかの留意点も指摘しています。例えば、発生確率が低いイベントを表す契約は取引量が少なくなりやすいことや、リスクプレミアム（追加リスクに対して期待されるリターン）によって確率が歪められる可能性があることです。
確かに、予測市場は特定の出来事や経済指標の確率を評価するのに役立つことは間違いありません。ただし、これらのプラットフォームが直面する問題の一つは、インサイダー情報のリスクです。これはインサイダー取引に似ています。現状では、これは経済データのリリースよりもランダムな出来事の方でより顕著に見られるようです。しかし、賭けの対象となるイベントが増えるほど、インサイダー取引の可能性も高まります。特に、多くの関係者がこれらの市場に参加できるようになった今、そのリスクは増大しています。
インサイダー情報が自然に予測市場の精度を高めることもあり得るのではないか、という見方もあります。全体として、これらのプラットフォームは非常に有用であり、今後も人気が高まると予想していますが、一方で一定の規制上の課題も残っていると考えています。