Коли фінансові ринки потрапляють у хаос: ринки прогнозів переосмислюють прогнозування індексу споживчих цін

Критичне питання постає, коли фінансові ринки стикаються з тим, що можна визначити як хаос, який важко пояснити економістам Уолл-Стріт: як колективний інтелект може перевищити інституційний консенсус? Kalshi, провідна платформа прогнозних ринків, нещодавно опублікувала дослідження, яке демонструє вражаючу відповідь. Коли ринки входять у стан хаосу — що характеризується раптовими економічними шоками та непередбачуваними змінами — колективні прогнози учасників ринку стабільно випереджають традиційний консенсус аналітиків, особливо при прогнозуванні траєкторії інфляції через індекс споживчих цін (CPI) у США.

Це не просто академічне спостереження. Висновки мають значний вплив для інвесторів, політиків і менеджерів ризиків, які стикаються з ерою зростаючої економічної турбулентності.

Прогнози ринку демонструють вищу загальну точність

Дослідження аналізувало щоденні імпліцитні прогнози трейдерів Prediction Market Kalshi за кількома часовими рамками, порівнюючи їх із консенсусними очікуваннями фінансових інститутів за період з лютого 2023 року до середини 2025 року — що охоплює понад 25 місячних циклів CPI.

Дані показують стабільну перевагу: прогнози CPI на основі ринку мають середню абсолютну помилку (MAE), приблизно на 40.1% нижчу за консенсусні прогнози за всі умови ринку. Це перевага зберігається незалежно від того, чи вимірюється за тиждень до офіційного оприлюднення даних (коли зазвичай публікується консенсус), за день до випуску або вранці перед оголошенням.

Значущість посилюється при аналізі рівнів точності прогнозів: коли прогнози ринку відхиляються від консенсусу на 0.1 процентного пункту або більше, прогнози ринку виявляються більш точними приблизно у 75% випадків. Ще більш вражаюче — сама ця різниця стає прогностичною: коли консенсус і ринкові прогнози розходяться на цю величину, існує приблизно 81.2% ймовірності, що справжній економічний шок (неочікуваний результат, що перевищує 0.1 процентного пункту) дійсно станеться.

Перевага Shock Alpha: коли хаос виявляє слабкість консенсусу

Дослідження визначає явище, яке вони називають “Shock Alpha” — феномен, що показує, де прогностичні ринки справді демонструють свою цінність. У ситуаціях помірних економічних несподіванок (помилки прогнозу між 0.1-0.2 процентних пунктів) прогнози на основі ринку зменшують помилку прогнозу приблизно на 50% у порівнянні з консенсусом у тижневий період, а до дня перед випуском ця перевага зростає до 56.2%.

Для великих економічних шоків (помилки понад 0.2 процентних пунктів) перевага ринку стає ще більш виразною: зменшення помилки прогнозу приблизно на 50% за тиждень до події, з розширенням до 60% або більше в день перед випуском даних.

Навпаки, у нормальних, безшокових умовах, прогнози ринку і консенсусні прогнози працюють приблизно однаково. Однак ця модель виявляє парадокс, властивий традиційному прогнозуванню: коли економічні умови входять у стан хаосу — структурні зрушення, політичні зміни, крах ринку — саме тоді історичні зв’язки руйнуються, і консенсусні прогнози стають найбільш вразливими.

Прогноз на основі ринку агрегує інформацію, яку механізми консенсусу просто не можуть ефективно обробити, навіть у однакові часові рамки.

Чому ринки перевершують: три механізми високоефективної роботи

Гетерогенна інформація та колективний інтелект

Традиційний консенсус враховує думки кількох інституцій, але ці інституції в основному поділяють схожі методологічні припущення і джерела даних. Аналізісти Уолл-Стріт покладаються на перекриваючі економетричні моделі, публікації досліджень і урядову статистику — високорозвинену корельовану інформаційну екосистему.

Прогностичні ринки функціонують через зовсім інший механізм. Учасники приносять різноманітні бази інформації: власні моделі, галузеві інсайти, альтернативні джерела даних і інтуїцію, засновану на досвіді. Ця гетерогенність активує принцип “мудрості натовпів” — коли незалежні учасники мають релевантну інформацію і їхні помилки прогнозу не корелюють ідеально, об’єднання їхніх різних прогнозів зазвичай дає кращі оцінки.

Ця різноманітність інформації особливо цінна під час періодів макроекономічних “змін стану” — саме в цей момент, коли традиційне прогнозування зазнає труднощів. Люди з розкиданою, локальною інформацією взаємодіють на ринках, поєднуючи фрагментовані сигнали у колективний інтелект, що перевищує можливості будь-якої окремої інституції або централізованого консенсусу.

Узгодження стимулів із точністю

Інституційні прогнозисти працюють у складних організаційних і репутаційних системах, які систематично відхиляються від чистої точності прогнозу. Професійні економісти стикаються з асиметричними стимулюючими структурами: значні помилки прогнозу спричиняють суттєві репутаційні втрати, тоді як навіть дуже точні прогнози, особливо ті, що суттєво відрізняються від колективного консенсусу, можуть не приносити відповідних професійних нагород.

Ця асиметрія створює систематичну поведінку стадного типу — прогнозисти групують свої прогнози навколо значень консенсусу, навіть якщо їхні власні моделі або інформація вказують на інше. У професійних системах репутаційна вартість “бути неправим самотужки” зазвичай перевищує вигоду “бути правим самотужки”.

Механізми прогнозування на основі ринку працюють за зовсім іншими стимулюючими принципами: точні прогнози приносять прямий прибуток; неправильні — збитки. Репутаційні фактори стають неважливими. Учасники, які систематично виявляють помилки у консенсусних прогнозах, накопичують капітал, збільшуючи свої позиції і вплив. Ті, хто механічно слідує за консенсусом, зазнають постійних збитків, коли він виявляється неправильним.

Цей відбір у бік точності посилюється особливо під час періодів підвищеної невизначеності, саме тоді, коли інституційні прогнозисти стикаються з максимальними професійними витратами за відхилення від експертного консенсусу.

Ефективність агрегування інформації

Особливо показовим є емпіричний висновок: навіть за тиждень до випуску CPI — стандартного терміну для консенсусних прогнозів — прогнози ринку демонструють значну перевагу у точності. Це свідчить, що перевага ринку не походить головним чином від швидшого отримання інформації, а від більш ефективного агрегування розкиданої інформації.

Механізми ринку більш ефективно синтезують фрагменти інформації, які занадто розкидані, галузево-специфічні або занадто розмиті для традиційних економетричних моделей. У той час як опитувальні механізми консенсусу борються з обробкою гетерогенної інформації у той самий час, ціни на ринку миттєво зважують і агрегують цю розкидану знання.

Розбіжність як рання тривога: перетворення розбіжностей ринку у дієву розвідку

Дослідження виявляє особливо практичний аспект: розбіжність між прогнозами ринку і консенсусними очікуваннями функціонує як кількісна рання система попередження про потенційні економічні несподіванки. Коли розбіжність перевищує поріг у 0.1 процентного пункту (зазвичай, що означає суттєву економічну різницю), ймовірність справжнього шоку досягає 81.2%, а в день випуску — приблизно 82.4%.

Це перетворює розбіжність прогнозів ринку з просто альтернативного прогнозу у “метасигнал” щодо невизначеності прогнозування. Для керівників портфелів, аналітиків ризиків або макроекономічних ставок ця різниця дає дієву розвідку про те, коли традиційний консенсусний прогноз має підвищену ймовірність провалу.

Це відкриття виходить за межі CPI. У середовищах, де колективні прогнози сильно залежать від корельованих моделей і спільних джерел інформації, прогностичні ринки пропонують принципово інші механізми агрегування інформації, здатні виявляти зміни економічного стану раніше і більш ефективно обробляти гетерогенну інформацію.

Обмеження та шлях вперед

Дослідження визнає важливі обмеження: вибірка охоплює приблизно 30 місяців, тобто великі шокові події — за визначенням рідкісні — залишаються статистично обмеженими. Більша кількість даних дозволила б покращити інференційні можливості, хоча й нинішні результати чітко вказують на перевагу ринкового прогнозування і значущість сигналів розбіжності.

Майбутні напрямки досліджень є особливо важливими: визначити, чи можна передбачити саму розбіжність, використовуючи індикатори волатильності і розбіжності прогнозів на більшому обсязі даних і для різних макроекономічних індикаторів; встановити пороги ліквідності, при яких ринки стабільно перевищують традиційні методи; і дослідити співвідношення між внутрішньоринковими значеннями і прогнозами високочастотної торгівлі.

Наслідки для управління ризиками у часи хаосу

Головний висновок очевидний: коли фінансові ринки переживають стан хаосу, що робить застарілими історичні моделі — періоди структурної невизначеності, зростання кількості “хвостових” подій і руйнування кореляцій — прогностичні ринки пропонують більше, ніж просто покращення прогнозів.

Для інституційних інвесторів, що оцінюють ризики портфелів, центральних банків, що аналізують траєкторії інфляції, і політиків, що розробляють економічні заходи, це дослідження пропонує зробити прогнозні ринки фундаментальним компонентом надійної системи управління ризиками. Приблизно 40% базової помилки і потенційне зниження до 60% під час шокових подій — це не просто академічні покращення, а джерела економічного альфа, що мають особливе значення саме тоді, коли точність прогнозів є найважливішою.

У міру того, як макроекономічні умови стають все більш непередбачуваними і нелінійними, питання вже не в тому, чи перевищують прогностичні ринки, а в тому, чи ігнорування їхніх сигналів розбіжності — індикаторів слабкості консенсусу саме тоді, коли традиційні моделі найбільш крихкі — є економічно раціональним рішенням.