Pietele de predictii (cunoscute si sub denumirea de piete de pariuri, piete de informatii, piete de decizie, contracte de idei sau derivate de evenimente) sunt piete tranzactionate la bursa create cu scopul de a tranzactiona rezultatul evenimentelor.
Preturile pietei pot indica ce crede multimea ca este probabilitatea evenimentului. Un contract de piata de predictii tranzactioneaza intre 0 si 100%. Este o optiune binara care va expira la pretul de 0 sau 100%. Pietele de predictie pot fi considerate ca apartinand conceptului mai general de crowdsourcing, care este special conceput pentru a agrega informatii pe anumite subiecte de interes.
Principalele scopuri ale pietelor de predictie sunt atragerea de convingeri agregate, asupra unui rezultat viitor necunoscut. Comerciantii cu convingeri diferite tranzactioneaza cu contracte ale caror profituri sunt legate de rezultatul viitor necunoscut, iar preturile de piata ale contractelor sunt considerate drept credinta agregata.
Inainte de era sondajelor stiintifice, formele timpurii de piete de predictii existau adesea sub forma pariurilor politice. Un astfel de pariu politic dateaza din 1503, in care oamenii pariau pe cine va fi succesorul papal.
Chiar si atunci, era deja considerata „o practica veche”. Potrivit lui Paul Rhode si Koleman Strumpf, care au cercetat istoria pietelor de predictii, exista inregistrari ale pariurilor electorale in Wall Street, care dateaza din 1884. Rhode si Strumpf estimeaza ca cifra medie de afaceri la pariuri pe alegerile prezidentiale din SUA este echivalenta cu peste 50% din cheltuielile de campanie.
Teoria economica pentru ideile din spatele pietelor de predictie poate fi atribuita lui Friedrich Hayek in articolul sau din 1945 „Utilizarea cunostintelor in societate” si Ludwig von Mises in „Calcul economic in Commonwealth-ul socialist”. Economistii moderni sunt de acord ca argumentul lui Mises, combinat cu elaborarea lui Hayek, este corect.
Pietele de predictie sunt sustinute in cartea lui James Surowiecki din 2004-The Wisdom of Crowds, Cass Sunstein in Infotopia din 2006 si Douglas Hubbard in How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business. Literatura de cercetare este adunata impreuna in revista The Journal of Prediction Markets, editata de Leighton Vaughan Williams si publicata de University of Buckingham Press.
Etape in dezvoltarea pietelor moderne de predictie electronica
- Una dintre primele piete moderne de predictie electronica este Piata electronica a Universitatii din Iowa, introdusa in timpul alegerilor prezidentiale din SUA din 1988.
- In jurul anului 1990, la Project Xanadu, Robin Hanson a folosit prima piata de predictii corporative cunoscuta. Angajatii l-au folosit pentru a paria, de exemplu, pe controversa fuziunii la rece.
- HedgeStreet, desemnata in 1991 ca piata si reglementata de Commodity Futures Trading Commission, permite comerciantilor de pe internet sa speculeze asupra evenimentelor economice.
- Bursa de Valori de la Hollywood, un joc de piata virtuala infiintat in 1996 si acum o divizie a lui Cantor Fitzgerald, in care jucatorii cumpara si vand actiuni de predictie ale filmelor, actorilor, regizorilor si optiunilor legate de film, a prezis corect 32 din cele 39 mari filme din 2006 -nominalizate la Oscar, precum si 7 din 8 castigatori la categoria superioara.
- In 2001, Intrade.com a lansat o platforma de tranzactionare pe piata de predictii din Irlanda care permite tranzactionarea cu bani reali intre membri, pe contracte legate de un numar de categorii diferite, inclusiv probleme de afaceri, evenimente curente, subiecte financiare si multe altele. Intrade si-a incetat activitatea in 2013.
- In Iulie 2003, Departamentul de Aparare al Statelor Unite a publicat pe site-ul lor o piata de analiza a politicilor si a speculat ca subiecte suplimentare pentru piete ar putea include atacuri teroriste. O reactie critica a denuntat rapid programul ca fiind o „piata a viitorului terorismului”, iar Pentagonul a anulat in graba programul.
- In 2005, revista stiintifica lunara Nature, a declarat ca marea companie farmaceutica Eli Lilly and Company a folosit pietele de predictie pentru a ajuta la prezicerea devoltarii medicamentelor ar putea avea cele mai bune sanse de a avansa prin studiile clinice, folosind pietele interne pentru a prognoza rezultatele eforturilor de cercetare si productie a medicamentelor.
- Tot in 2005, Google Inc. a anuntat ca a folosit pietele de predictie pentru a prognoza datele de lansare a produselor, deschiderea de noi birouri si multe alte lucruri de importanta strategica. Alte companii, cum ar fi HP si Microsoft, desfasoara, de asemenea, piete private pentru prognozele statistice.
- In Octombrie 2007, companii din Statele Unite ale Americii, Irlanda, Austria, Germania si Danemarca au format Asociatia Industriei Pietei de Previziune, insarcinata cu promovarea constientizarii, educatiei si validarii pentru pietele de predictii. Statutul actual al asociatiei pare a fi defunct.
- In Iulie 2018, prima piata de predictii descentralizata Augur a fost lansata pe blockchain-ul Ethereum.
Precizie
Capacitatea pietei de predictii de a agrega informatii si de a face predictii precise se bazeaza pe ipoteza pietei eficiente, care afirma ca preturile activelor reflecta pe deplin toate informatiile disponibile. De exemplu, preturile actiunilor existente includ intotdeauna toate informatiile relevante pentru piata de valori, pentru a face previziuni precise.
James Surowiecki ridica trei conditii necesare pentru intelepciunea colectiva: diversitatea informatiilor, independenta deciziei si descentralizarea organizatiei. In cazul pietei predictive, fiecare participant are in mod normal informatii diversificate de la altii si ia decizia in mod independent. Piata in sine are un caracter de descentralizare fata de deciziile de expertiza. Din aceste motive, piata predictiva este in general o sursa valoroasa pentru a capta intelepciunea colectiva si pentru a face predictii precise.
Pietele de predictii au un avantaj fata de alte forme de prognoza datorita urmatoarelor caracteristici.
In primul rand, ele pot agrega eficient o multitudine de informatii, convingeri si date. In continuare, acestea obtin informatii veridice si relevante prin stimulente financiare si alte forme de stimulente. Pietele de predictii pot incorpora rapid informatii noi si sunt greu de manipulat.
Acuratetea pietei de predictii in diferite conditii a fost studiata si sustinuta de numerosi cercetatori.
- Steven Gjerstad (Purdue), in lucrarea sa „Risk Aversion, Beliefs, and Prediction Market Equilibrium”, a aratat ca preturile de predictie ale pietei sunt foarte apropiate de credinta medie a participantilor pe piata.
- Justin Wolfers (Wharton) si Eric Zitzewitz (Dartmouth) au obtinut rezultate similare cu concluziile lui Gjerstad in lucrarea lor „Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities”. In practica, preturile pietelor de predictii binare s-au dovedit a fi strans legate de frecventele reale ale evenimentelor din lumea reala.
- Douglas Hubbard a aratat ca probabilitatea unui eveniment este strans legata de pretul sau de piata, dar, mai important, semnificativ mai apropiata de estimarea subiectiva unica medie. Cu toate acestea, el arata, de asemenea, ca acest beneficiu este partial compensat daca indivizii urmeaza mai intai un antrenament calibrat de evaluare a probabilitatii, astfel incat sa fie buni la evaluarea cotelor in mod subiectiv. Beneficiul cheie al pietei, sustine Hubbard, este ca se ajusteaza in mare parte pentru estimari necalibrate si, in acelasi timp, stimuleaza participantii de pe piata sa caute informatii suplimentare.
- Lionel Page si Robert Clemen s-au uitat la calitatea predictiilor pentru evenimentele care au loc in viitor. Ei au descoperit ca predictiile sunt foarte bune atunci cand evenimentul prezis este aproape in timp. Pentru evenimentele care au loc mai departe in timp (de exemplu, alegeri in mai mult de un an), preturile sunt partinitoare spre 50%. Aceasta partinire provine din „preferintele de timp” ale comerciantilor (preferintele lor de a nu-si bloca fondurile pentru o lunga perioada de timp in active).
Datorita acuratetii pietei de predictii, aceasta a fost aplicata diferitelor industrii pentru a lua decizii importante. Cateva exemple includ:
- Piata de predictii poate fi utilizata pentru a imbunatati prognoza si are o potentiala aplicatie pentru a testa teoriile informationale bazate pe laborator pe baza caracteristicii sale de agregare a informatiilor. Cercetatorii au aplicat pietele de predictie pentru a evalua din timp informatiile neobservabile din evaluarea IPO a Google.
- In domeniul sanatatii, pietele predictive pot ajuta la prognoza raspandirii bolilor infectioase. Intr-un studiu pilot, o gripa la nivel de stat in Iowa a fost prezisa de aceste piete cu 2-4 saptamani inainte, cu date clinice oferite voluntar de catre lucratorii din domeniul sanatatii participanti la acel studiu.
- Unele corporatii au valorificat pietele interne de predictie pentru decizii si prognoze. In aceste cazuri, angajatii pot folosi moneda virtuala pentru a miza pe ceea ce cred ei ca se va intampla cu aceasta companie in viitor. Cel mai precis “ghicitor” va castiga un premiu in bani ca rasplata. De exemplu, Best Buy a experimentat odata utilizarea pietei predictive pentru a prezice daca un magazin din Shanghai poate fi deschis la timp.
Desi pietele de predictii sunt adesea destul de precise si de succes, exista de multe ori riscul ca piata sa nu poata face predictia corecta. Bazate in principal pe o idee din 1945 a economistului austriac Friedrich Hayek, pietele de predictii sunt „mecanisme de colectare a unor cantitati mari de informatii detinute de indivizi si sintetizarea acestora intr-un punct de date util”.
O modalitate prin care piata de predictii aduna informatii este prin expresia lui James Surowiecki, „Intelepciunea multimilor”, in care un grup de oameni cu o gama suficient de larga de opinii poate fi colectiv mai inteligent decat orice individ. Cu toate acestea, aceasta tehnica de culegere a informatiilor poate duce si la esecul pietei de predictii. Adesea, oamenii din aceste multimi sunt distorsionati in judecatile lor independente din cauza presiunii colegilor, a panicii, a partinirii si a altor defectiuni dezvoltate din lipsa diversitatii de opinii.
Una dintre principalele constrangeri si limite ale intelepciunii multimilor este ca unele intrebari de predictie necesita cunostinte de specialitate pe care majoritatea oamenilor nu le au. Din cauza acestei lipse de cunostinte, raspunsurile multimii pot fi uneori foarte gresite.
Al doilea mecanism de piata este ideea ipotezei comerciantului marginal. Potrivit acestei teorii, „vor exista intotdeauna indivizi care cauta locuri in care multimea greseste”. Acesti indivizi, intr-un fel, pun din nou piata de predictii pe drumul cel bun atunci cand multimea esueaza si valorile ar putea fi denaturate.
Efectele manipularii si ale prejudecatilor sunt, de asemenea, provocari interne iar pietele de predictie trebuie sa le faca fata, adica lichiditatea sau alti factori care nu sunt destinati a fi masurati sunt luati in considerare ca factori de risc de catre participantii pe piata, denaturand probabilitatile pietei. Pietele de predictii pot fi, de asemenea, supuse unor bule speculative.
