Pesquisadores do Fed sugerem incorporar dados da Kalshi na tomada de decisão
A empresa de mercados de previsão Kalshi, cofundada pela brasileira Luana Lopes Lara, alcançou um nível de maturidade e abrangência em previsões econômicas em tempo real, superando outras plataformas concorrentes. Um estudo realizado por pesquisadores do Federal Reserve e do Johns Hopkins sugere que os dados da Kalshi poderiam ser incorporados ao processo de tomada de decisão do Fed.
O artigo elogia a acurácia de previsão da Kalshi e compara os resultados com referências estabelecidas, como a Survey of Market Expectations e o consenso Bloomberg. Além disso, destaca as vantagens comparativas da Kalshi em relação a plataformas concorrentes, como Polymarket, PredictIt e Interactive Brokers.
- A Kalshi opera com aprovação regulatória, ao contrário de algumas plataformas concorrentes.
- A plataforma oferece mais contratos, maior liquidez e limites mais altos de posição individual.
- A exposição máxima da Kalshi por mercado atualmente chega a US$ 7 milhões.
Os autores do estudo defendem que mercados de previsão oferecem previsões de alta frequência, continuamente atualizadas, que podem complementar o processo de decisão dos bancos centrais. Além disso, destacam que os dados de alta frequência permitem aplicar uma metodologia de estudo de eventos para entender como as notícias moldam crenças sobre indicadores macroeconômicos.
No caso da política monetária, como as decisões futuras do FOMC, os mercados de previsão oferecem um contrapeso valioso para avaliar a eficácia da comunicação do Fed. Além disso, os mercados de previsão podem refletir toda a distribuição de expectativas, ajudando formuladores de política a entender riscos de cauda, assimetrias e incerteza do mercado.
Os autores do estudo concluem que a plataforma Kalshi fornece insights únicos e medidas críveis de crenças distributivas sobre decisões em reuniões específicas do FOMC. Além disso, destacam que as previsões da Kalshi para a taxa dos Fed Funds e para o CPI proporcionam melhorias estatisticamente significativas em relação aos fed funds futures e aos previsores profissionais.
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