Quiiii

Ngày 19/2, ba nhà nghiên cứu thuộc Federal Reserve cho rằng nền tảng prediction market Kalshi có thể đo lường kỳ vọng kinh tế vĩ mô theo thời gian thực hiệu quả hơn các công cụ hiện tại, và nên được cân nhắc đưa vào quy trình ra quyết định.
Báo cáo có tiêu đề “Kalshi và sự trỗi dậy của thị trường vĩ mô”, công bố ngày 12/2, do Anthony Diercks (Kinh tế trưởng tại FED), Jared Dean Katz (trợ lý nghiên cứu của FED) và Jonathan Wright (trợ lý nghiên cứu tại Johns Hopkins University) đồng tác giả.
Vì sao Kalshi được đánh giá cao?
Nhóm nghiên cứu so sánh dữ liệu từ Kalshi với khảo sát truyền thống và các công cụ tài chính phái sinh để xem thị trường điều chỉnh kỳ vọng thế nào trước tin tức kinh tế và phát biểu từ nhà hoạch định chính sách.
Theo báo cáo, việc “quản lý kỳ vọng” là trọng tâm của chính sách vĩ mô hiện đại, nhưng các công cụ hiện tại còn nhiều hạn chế. Trong khi đó, Kalshi có thể ghi nhận “niềm tin” của thị trường một cách trực tiếp và theo thời gian thực.
Cụ thể, các thị trường trên Kalshi cung cấp dữ liệu tần suất cao, cập nhật liên tục và thể hiện phân bố xác suất rõ ràng, điều mà khảo sát truyền thống khó làm được.
Ví dụ thực tế
Nghiên cứu chỉ ra rằng xác suất ngụ ý về việc cắt giảm lãi suất vào tháng 7 đã tăng lên 25% sau bài phát biểu của Thống đốc FED Christopher Waller và Michelle Bowman. Tuy nhiên, sau khi báo cáo việc làm tháng 6 vượt kỳ vọng, xác suất này lại giảm xuống.
Theo nhóm tác giả, Kalshi cho thấy phản ứng nhanh và hợp lý trước các sự kiện lớn, đồng thời cung cấp phân bố xác suất được cập nhật nhanh nhất cho nhiều chỉ số vĩ mô quan trọng.
Họ cho rằng Kalshi có thể được dùng để xây dựng “phân phối xác suất trung lập rủi ro” cho các quyết định của Ủy ban Thị trường Mở Liên bang tại từng cuộc họp, thay vì phụ thuộc vào các chỉ số hiện tại vốn “cách khá xa” so với quyết định lãi suất thực tế.
Tuy nhiên, FED nhấn mạnh đây chỉ là tài liệu sơ bộ nhằm khơi gợi thảo luận và không đại diện cho quan điểm chính thức hay ảnh hưởng trực tiếp đến chính sách tiền tệ.

Federal researchers are embracing prediction markets as policy-relevant tools just as state regulators move to curtail them.
In a working paper, Federal Reserve researchers say macro-focused prediction markets can provide policymakers with a real-time, market-based gauge of inflation and interest-rate expectations. 
The authors found that the models closely match, and even exceed, forecasts from traditional benchmarks while providing continuously updated probability distributions around key data releases and policy meetings.
Their findings suggest prediction markets can serve as a “valuable complement to existing forecast tools in both research and policy settings,” the authors wrote.
By offering “transparent, continuously updated, and economically interpretable measures of expectations” with competitive forecast performance, prediction markets could “open new avenues” for studying monetary policy transmission, market sentiment, and macroeconomic uncertainty, the authors said.
The Fed's study arrives as state regulators intensify scrutiny of prediction markets.
While Federal Reserve economists describe such contracts as real-time gauges of inflation and rate expectations, a Ninth Circuit ruling on Tuesday cleared the way for Nevada to pursue civil enforcement.
A request to pause Nevada’s enforcement action against a federally regulated prediction market was denied, allowing the state to move forward while the broader legal dispute continues. The decision complicates and adds weight to an ongoing debate over whether these markets fall under federal commodities law or state gambling regimes.
While the ruling allows Nevada to proceed with its enforcement case, it is only an interim decision that does not address the merits of the underlying appeal, a person familiar with the matter told Decrypt.
Supreme Court review, if pursued, would come only after the Ninth Circuit resolves the full appeal, not at this administrative stay stage, Decrypt was told.
Prediction markets allow participants to buy and sell contracts tied to the outcome of future events, with prices reflecting the implied probability of a given result. These platforms list contracts on elections, economic data releases, and central bank decisions, positioning themselves as tools for aggregating dispersed information into market-based forecasts.
But the sector has faced mounting regulatory pressure.
Federal regulators have previously challenged the scope of certain event contracts, while several states have argued that some prediction markets resemble unlicensed gambling operations, prompting cease-and-desist actions and enforcement disputes that now sit alongside the federal oversight framework.
Industry observers say the paper reveals tensions between prediction markets’ potential and ongoing regulatory uncertainty.
“Regulatory clarity is helpful, but certainty is never permanent; political and legal environments are always shifting,” Tom Chalmers, CEO of prediction market protocol functionSPACE, told Decrypt. “What matters for prediction markets as forecasting tools is whether participants can operate with enough stability to provide deep, continuous liquidity.”
The use for gambling is just one of many use cases, Chalmers noted.
“These markets only function as real-time gauges of inflation or rate expectations if a broad set of informed actors can participate without fearing abrupt shutdowns or jurisdictional conflict,” he said.
Political backlash has derailed prediction markets before, such as DARPA’s canceled 2003 project, though more structured regulatory frameworks have since enabled compliant, policy-focused versions to operate, Chalmers explained.
If prediction markets maintain predictive accuracy, Chalmers argues they could offer central banks a real-time gauge of inflation and rate expectations.
Such a use could “extend to decision markets as those outlined in the vision of Futarchy, where policy makers can go to the market to identify impacts of decisions,” he said, referring to Vitalik Buterin’s 2014 exploration of a governance modelthat uses prediction markets to forecast the outcomes of policy decisions before they are implemented.
Chalmers said “there is room” for prediction markets to become “even better forecasting engines,” including through the development of mathematical standards designed to represent full probability distributions, such as variance and skewness, which could provide “vital signals” for policymakers.