Dự báo biến động cấu trúc cho thị trường dự đoán nhị phân

Tóm tắt

Tài liệu xây dựng khung dự báo biến động cho các thị trường dự đoán nhị phân, nơi giá biểu thị xác suất bị giới hạn và hợp đồng được tất toán vào các thời hạn đã biết. Tài liệu kết hợp thành phần Wright–Fisher để mô hình hóa cách bất định buộc phải được giải quyết khi thời hạn đến gần với thành phần Glosten–Milgrom, liên kết dòng lệnh của nhà giao dịch có thông tin, chênh lệch giá mua bán và khối lượng với độ biến động. Tài liệu cũng so sánh các biến đầu vào cấu trúc này với chuẩn ARCH và GARCH, đồng thời xem xét việc bổ sung động thái GARCH phần dư.

Các phép thử trên một tập lớn hợp đồng Kalshi cho thấy các biến cấu trúc cải thiện dự báo so với mô hình ARCH/GARCH cơ bản, còn việc kết hợp chúng với động thái GARCH phần dư cho kết quả dự báo tổng thể mạnh nhất. Khung phương pháp quy độ biến động cao hơn cho mức giá gần xác suất ngang nhau và các hợp đồng sắp đến hạn tất toán. Tài liệu cũng báo cáo sự khác biệt giữa các hợp đồng kinh tế biến động mượt hơn và các hợp đồng thể thao tập trung vào sự kiện hơn. Việc khớp mô hình riêng theo từng nhóm không nhất quán cải thiện kết quả ngoài mẫu, nên những phát hiện này ủng hộ khả năng chuyển giao giữa các nhóm đã nghiên cứu nhưng không chứng minh hiệu quả ngoài phạm vi hợp đồng sẵn có.

Ý chính

• Biến động của hợp đồng nhị phân phản ánh cả việc tất toán do thời hạn và giao dịch có thông tin.
• Mô hình dùng mức xác suất và thời gian đến lúc tất toán làm biến đầu vào cấu trúc để dự báo.
• Các cấu hình cấu trúc vượt chuẩn ARCH/GARCH cơ bản trong tập dữ liệu được báo cáo.
• Bổ sung động thái GARCH phần dư tạo ra dự báo tổng thể tốt nhất trong nghiên cứu.
• Mô hình biến động khác nhau giữa các nhóm hợp đồng, nhưng khớp riêng theo nhóm không nhất quán giúp cải thiện kết quả ngoài mẫu.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.