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이진 예측 시장의 구조적 변동성 예측

기사 arXiv papers · 저자: Weiye Xi et al.
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요약

이 문서는 가격이 제한된 확률을 나타내고 계약이 정해진 기한에 결제되는 이진 예측 시장의 변동성 예측 체계를 개발합니다. 기한이 다가올수록 불확실성이 해소되는 양상을 모형화하는 Wright–Fisher 구성 요소와 정보에 기반한 주문 흐름, 스프레드, 거래량을 변동성에 연결하는 Glosten–Milgrom 구성 요소를 결합합니다. 또한 구조적 입력값을 ARCH 및 GARCH 벤치마크와 비교하고 잔차 GARCH 동학을 추가하는 방안도 검토합니다.

Kalshi 계약의 대규모 패널을 대상으로 한 테스트에서 구조적 변수는 단순 ARCH/GARCH 모형보다 예측을 개선했습니다. 구조적 변수에 잔차 GARCH 동학을 결합했을 때 전체적으로 가장 강한 예측 성능을 보였습니다. 이 체계는 확률이 균등한 값에 가까운 가격과 결제 기한이 임박한 계약에서 변동성이 높아진다고 설명합니다. 변동이 비교적 완만한 경제 계약과 특정 이벤트에 더 집중된 스포츠 계약의 차이도 보고합니다. 범주별로 모형을 적합해도 표본 외 성과가 일관되게 개선되지는 않았습니다. 따라서 이 결과는 연구 대상 범주 간 적용 가능성을 뒷받침하지만, 이용 가능한 계약 범위를 넘어서는 성과를 입증하지는 않습니다.

핵심 아이디어

  • 이진 계약의 변동성에는 기한에 따른 결제 과정과 정보에 기반한 거래가 모두 반영됩니다.
  • 이 모형은 확률 수준과 결제까지 남은 시간을 구조적 예측 입력값으로 사용합니다.
  • 보고된 패널에서 구조적 모형은 단순 ARCH/GARCH 벤치마크보다 우수한 성과를 보입니다.
  • 잔차 GARCH 동학을 추가했을 때 연구에서 전체적으로 가장 좋은 예측 결과를 냈습니다.
  • 변동성 양상은 계약 범주에 따라 다르지만, 범주별 모형 적합이 표본 외 성과를 일관되게 높이지는 않습니다.

태그

변동성파생상품 가격 결정시장 미시구조통계리스크 관리
전문
# Volatility in Prediction Markets: A Structural Approach


# Volatility in Prediction Markets: A Structural Approach









Forward-looking volatility forecasts are central inputs to derivatives pricing, market making, risk management, and volatility-linked trading strategies, with ARCH and GARCH models serving as the canonical workhorses. Such models are natural in standard asset markets, where prices are positive-valued stochastic processes and volatility is typically inferred from return dynamics. Prediction markets have a different structure: prices are bounded probabilities, payoffs are binary, and contracts resolve at known deadlines. We develop and estimate a volatility model tailored to binary prediction markets. The model combines two economic mechanisms: a Wright-Fisher deadline-resolution component, capturing how remaining binary uncertainty is forced to resolve over time, and a Glosten-Milgrom order-flow component, capturing volatility from informed trading as reflected in spreads and volume. Using a large panel of Kalshi contracts, we show that these structural variables carry substantial forecasting power. Plain ARCH/GARCH benchmarks are dominated by structural specifications; combining the structural model with residual GARCH dynamics gives the best overall forecasts. The model also provides an interpretable measurement framework: volatility is highest near fifty-fifty prices, rises near resolution, and varies across categories with the timing and discreteness of information arrival. Economics contracts are closer to smooth deadline-resolution dynamics, while sports contracts exhibit more event-concentrated, jump-like behavior. Across major categories, category-specific fitting does not systematically improve out-of-sample performance, suggesting that the structural specification transfers beyond the pooled headline result.

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