Çeviri
Tahmin Piyasaları
Stefan Luckner I Jan Schroder Christian Slamka ve ark.
Tahmin Piyasaları
Temel Bilgiler, Tasarımlar ve Uygulamalar
Tahmin Piyasaları
Christian Slamka I Markus Franke Andreas Geyer-Schulz I Bernd Skiera Martin Spann I Christof Weinhardt
GABLER
Temel Bilgiler, Tasarımlar ve Uygulamalar
Önsöz
Kurumsal karar alma, hava tahmini ve teknoloji tahmini gibi birçok alanda doğru tahminler önemlidir. Tahmin piyasaları, gelecekteki belirsiz olayları ve gelişmeleri tahmin etmek için umut verici bir yaklaşımdır. Diğer tahmin yöntemleriyle bilinen tüm karşılaştırmalarda başarılı oldular. Tahmin piyasaları, mümkün olduğu kadar çok insandan bilgi toplayarak bilgilerin toplanmasına ve geleceğin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Tahmin piyasalarında, getirisi gelecekteki belirsiz olaylara bağlı olan sözleşmeler alınıp satılır. Tüccarlar, gelecekteki olayların olasılığına ilişkin beklentilerine dayalı olarak sözleşmeler alır ve satarlar. Alım satım fiyatları bu nedenle, tacirlerin gelecekteki belirsiz olayların sonucuna ilişkin toplu beklentilerini yansıtır ve bu olayların olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir.
Bu kitap, piyasaların politik hisse senedi piyasalarının ötesinde doğru tahminciler olduğunu gösteriyor. Bu çalışmada bildirilen çeşitli ampirik çalışmalardan elde edilen sonuçlar, değerli tahminler elde etmek için bu tür piyasaları uygun şekilde tasarlamanın önemini göstermektedir. Bu nedenle, bulgularımız gelecekteki tahmin piyasalarını tasarlamak için değerlidir.
Yazarlar
İçindekiler
Önsöz V
İçindekiler VII
Şekil Listesi IX
Kısaltmalar Listesi XI
Tabloların Listesi XIII
Giriş 1
Motivasyon 1
Genel Bakış ve Yapı 4
Tahmin Piyasalarının Temelleri 6
Tarih 6
Tanım 6
Teorik Temeller 7
Çalışma İlkesi 9
Temel Tasarım Unsurları 11
Sözleşmeler 11
Ticaret Mekanizmaları 14
Mevcut mekanizmalar ve uygulama alanları 15
Karşılaştırma 18
Teşvikler 23
Parasal Teşvikler Üzerine Alan Deneyinin Tanımı 24
Alım Satım Faaliyeti' 26
İşlem Fiyatları 27
Tahmin Doğruluğu 29
Sonuçların Tartışılması 32
Tüccarlar 35
Tüccarların Önyargıları Üzerine Saha Çalışması 36
Tüccarların Uyruğu ve Hisse Sahiplikleri 37
Tüccarların Uyruğu ve Ticaret Davranışı 39
Sonuçların Tartışılması 42
Ticaret Yazılımı 43
Kullanıcı Arayüzü 44
Yazılım Spesifikasyonu 45
Donanım Spesifikasyonu 46
Genel Gereklilikler 47
Tahmin Piyasalarının Uygulamaları 48
Önceki Uygulama Alanları 48
Kısa ve Orta Vadeli Tahminler 48
Uzun Vadeli Tahminler ve Kavramların Değerlendirilmesi 54
Seçilmiş Saha Deneylerinden Elde Edilen Sonuçlar 61
STOCCER -A Spor Tahmin Piyasası 61
FIFA Dünya Kupası 2006 61
Stoccer Borsası 63
Tahmin Doğruluğu 75
Arbitraj Fırsatları 86
Piyasa Yapıcı Tüccarlar 87
PSM- Politik Hisse Senedi Piyasası 91
Yazılım Platformu 91
PSM ve Düzensiz Faaliyetler 93
Dolandırıcılık: 2004 Ukrayna Cumhurbaşkanlığı Seçimleri 93
Manipülasyon: 2007 Federal İsviçre Seçimleri 97
Etkinliklerin özümseme hızı: Euro '08 100
AKX- Avustralya Bilgi Alışverişi 102
Avustralya'da Su Bulunabilirliği ' 103
Ticaret Platformu 104
Ticaret Faaliyeti' ve Tahmin Doğruluğu' 108
Sonuç Hasta _
Hizmet Sektörlerinde Tahmin Pazarlarıyla Değer Yaratmak 112
Idea Markets ile Hizmet İnovasyonu 112
Idea Market Konsepti 113
Pazar ve Kamuoyu Araştırması 115
Sonuç 118
Yazarlar hakkında bilgi 120
Ek A 123
Kaynakça 131
Şekil Listesi
Şekil 1: Tahmin piyasalarının çalışma prensibi 10
Şekil 2: Standart bir çift müzayede ve otomatik piyasa yapıcının işleyişi (Slamka ve diğerleri (2009b)) 14
Şekil 3: Optimum parametre seçiminden sapmalar ve bunun sonucunda artan hatalar (Slamka ve diğerleri (2009b)'den) 22
Şekil 4: Üç muamelede işlem fiyatlarının dağılımı FP (sabit ödeme), RO (sıralamalı turnuva), DV (depozito değeri) 28
Şekil 5: Üç tedavide piyasa tahmini olasılığı ve gerçek olasılık FP (sabit ödeme), RO (sıralamalı turnuva), DV (depozito değeri) 31
Şekil 6: Her kararda güvenli seçeneklerin oranı 34
Şekil 7: Kendi ülkesinde ve tüm takımlarda hisse sahipliği (9 Temmuz 2006 ) 39
Şekil 8: Gerçek olmayan olaylarla başvuruların sınıflandırılması (Slamka ve diğerleri (2009a)'dan) 55
Şekil 9: Getirileri belirlemek için alternatif genel yaklaşımlar (Slamka ve diğerleri (2009a)'dan) 58
Şekil 10: 2006 FIFA Dünya Kupası eleme aşaması 62
Şekil 11: Zaman içindeki kullanıcı sayısı ve alım satım faaliyeti 63
Şekil 12: Şampiyona pazarındaki işlem sayısı 65
Şekil 13: Maç pazarlarındaki alım satım faaliyeti 66
Şekil 14: Günlük işlemlerin zamana göre dağılımı 67
Şekil 15: Tüccarların menşe ülkesi 70
Şekil 16: STOCCER 73'ün ticaret ekranı
74'ün donanım ve yazılım mimarisi
Şekil 18: Sabit oranlı bir bahis sitesinin tipik ekranı 80
Şekil 19: Zaman içinde şampiyona piyasasındaki alış/satış fiyatlarının toplamı 87
Şekil 20: Piyasa yapıcı sayısı ile işlem sayısı arasındaki korelasyon 89
Şekil 21: Piyasa yapıcı sayısı ile işlem hacmi arasındaki korelasyon 90
Şekil 22: İkinci turda nihai depo değerlerinin (nihai sonuç) dağılımı 94
Şekil 23: İkinci tur pazarındaki fiyatlar 95
Şekil 24: Al-sat oranı 98
102 maçındaki fiyatlar
Şekil 26: AKX piyasasının ticaret ekranı 106
Şekil 27: Günlük işlem sayısı 109
Şekil 28: Piyasa fiyatları (yani tahmin) ve nihai baraj seviyeleri (yani sonuç) 110
Şekil 29: Birikmiş Hata - Piyasa ve Tarihi Model III
Kısaltmalar Listesi
Tablo listesi
Tablo 1: Sözleşme türleri ((Wolfers ve Zitzewitz, 2004) esas alınarak hazırlanan tablo) 12
Tablo 2: Ticaret mekanizmalarının teorik karşılaştırması (Slamka ve diğerleri (2009b)'den) 20
Tablo 3: Genel tahmin doğruluğu için simülasyon sonuçları (Slamka ve diğerleri (2009b)) 22
Tablo 4: Bilgiyi birleştirme hızı (Slamka ve diğerleri (2009b)'den) 23
Tablo 5: Üç işlemde ticaret faaliyeti 27
Tablo 6: Tüccarların milliyeti ve takımlardaki hisseleri ( 9 Temmuz 2006) 37
Tablo 7: Tüccarların milliyeti ve alıcıların oranı40
Tablo 8: Tüccarların uyruğu ve satıcıların oranı41
Tablo 9: Tüccarların uyruğu ve net alım yapan tacirlerin oranı42
Tablo 10: Bir tahmin piyasası sistemi için önemli kullanıcı arayüzü tasarım özellikleri 45
Tablo 11: Tahmin piyasalarının uygulama alanları 51
Tablo 12: Gerçek olmayan sonuçları olan tahmin piyasaları çalışmaları 57
Tablo 13: Deneylerdeki ortalama mutlak hatalar (Slamka ve diğerleri (2009a)) 60
Tablo 14: 2006 FIFA Dünya Kupası sırasında işletilen piyasalar 64
Tablo 15: Tüccarların yaş dağılımı 70
Tablo 16: STOCCER maç marketlerinin Son İşlem fiyatları 77
Tablo 17: STOCCER şampiyonluk pazarının Son İşlem fiyatları 77
Tablo 18: Tahmin doğruluğunun karşılaştırılması (tüm eşleşmeler) 83
Tablo 19: Tahmin doğruluğunun karşılaştırılması ( berabere olmayan tüm maçlar)84
Tablo 20: Tahmin doğruluğunun karşılaştırılması (son turlar) 85
Tablo 21: Birden fazla sözleşme için piyasa yapıcı olarak hareket eden tacirler 88
Tablo 22: Piyasa yapıcıların alım satım faaliyeti ve alım satım başarısı 90
Tablo 23: Piyasaların açılış ve kapanış saatleri 94
Tablo 24: Tipik dolandırıcılık prosedürü 96
Tablo 25: Fiyatlar ve tahmin hataları, İsviçre federal seçimleri 2007 97
Tablo 26: Almanya'nın ilk iki golü sırasındaki fiyatlar 101
Tablo 27: wetten.de 124'ten bahis oranları
Tablo 28: ODDSET 126'dan bahis oranları
Tablo 29: FIFA sıralamasında rakip takımların pozisyonları (Mayıs 2006) 128
Tablo 30: Tüm tüccarlara göre piyasa yapıcıların alım satım faaliyeti 129
Tablo 31: Sözleşme başına piyasa yapıcı sayısı ve alım satım faaliyeti 130
Giriş
21. yüzyılda yönetim için başlıca zorluklar olarak görülmektedir (Nohria ve Stewart, 2006). Günümüzde kuruluşların faaliyet gösterdiği ortam düşünüldüğünde, bu şaşırtıcı değil: Artan inovasyon hızı ve dolayısıyla daha kısa ürün yaşam döngülerinin yanı sıra pazarların küreselleşmesi, dünyamızı giderek daha karmaşık ve öngörülemez hale getiriyor. Bu nedenle, kuruluşlar için gelecekteki gelişmeleri, eğilimleri, potansiyelleri, zorlukları ve riskleri daha iyi öngörmek için öngörü yetenekleri geliştirmek her zamankinden daha önemlidir (van Bruggen ve diğerleri, 2006).
Geleceği tahmin etmek, kurumsal karar verme sürecinin ayrılmaz bir parçasıdır. Hatalı veya gecikmiş tahminler, bir şirket için önemli maliyetlere neden olabilir. Öngörü yeteneklerinin geliştirilmesi ise bir şirketin küresel rekabetteki konumunu güçlendirmeye yardımcı olur. Örneğin, talep tahmini ve yeni ürün geliştirme ile ilgili iş zorluklarının çoğu, birçok insan arasında dağılmış bilgileri gerektirir (Soukhoroukova ve diğerleri, 2010). Ancak bu kişiler çoğu durumda kolaylıkla tespit edilememektedir. Ancak giderek daha fazla şirket kolektif zekanın potansiyelini fark ediyor ve wiki'ler, bloglar veya itibar sistemleri gibi teknolojiler aracılığıyla kalabalıkların bilgeliğinden yararlanmaya çalışıyor. Tüm bu teknolojiler, mümkün olduğu kadar çok insanın bilgisini toplayarak, bilgi toplanmasına ve geleceğin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur.
Motivasyon
Son birkaç yılda, bir tahmin yöntemi olarak bilgi piyasaları (Hahn ve Tetlock, 2006) veya sanal borsalar (Spann ve Skiera, 2003) olarak da adlandırılan tahmin piyasalarına olan ilgi, bilim dünyasında ve endüstride sürekli olarak artmıştır. Bilgi piyasaları ile ilgili olarak üçlü bir rol oynar: bilgi ifşası için teşvikler sağlarlar ve piyasa mekanizması bilgi ifşası ve toplanması için yollar sağlar. Yarış pisti oranları, at uzmanlarını tutarlı bir şekilde yendi (Figlewski, 1979), portakal suyu vadeli işlemlerinin ABD Ticaret Bakanlığı Ulusal Hava Servisi'nden daha doğru olduğu kanıtlandı (Roll, 1984) ve hisse senedi fiyatları, Challenger uzay aracının patlamasından sorumlu şirketi belirledi. 13 dakika içinde - bir uzmanlar panelinin resmi raporunu yayınlamasından dört ay önce (Maloney ve Mulherin, 2003). Bilgi toplama, çoğu geleneksel pazarın yalnızca bir yan ürünüyken, tahmin pazarları, açık bir şekilde bilgi toplama amacıyla kurulur. Dikkatle tasarlanmış tahmin piyasaları, karar verme sürecini doğrudan yönlendirebilir.
Tahmin piyasalarının temel fikri, getirisi belirsiz gelecekteki olayların sonucuna bağlı olan sözleşmelerin ticaretini yapmaktır. Alım satım döneminde sözleşmelerin nihai getirileri bilinmemekle birlikte, rasyonel tüccarlar, sözleşmelerin aşırı değerli olduğunu düşünürlerse satmalı ve düşük değerli olduklarını düşünürlerse satın almalıdırlar (Glosten ve Milgrom, 1985). Sonuç nihai olarak bilinene kadar, alım satım fiyatları, tüccarların gelecekteki olayların olasılığı hakkındaki toplu inançlarını yansıtır (Spann ve Skiera, 2003). Etkin piyasalarda, eldeki tüm bilgiler her an işlem fiyatlarına yansıtılır (Fama, 1970a, Fama, 1991).
Halka açık tahmin piyasalarına örnek olarak Iowa Elektronik Piyasaları , Politik Hisse Senedi Piyasası PSM , TradeSports , Hollywood Borsası ve STOCCER dahildir . Hewlett-Packard, Google veya Microsoft gibi bazı büyük şirketler de şirkete özel tahminler için dahili tahmin pazarlarını kullanıyor. Bu tahmin piyasaları üzerine yapılan son çalışmaların sonuçları cesaret vericidir. Yaygınlaşmalarının ana nedenlerinden biri, anketler, uzman tahminleri veya anketler gibi geleneksel tahmin yöntemlerine kıyasla yüksek bir tahmin doğruluğu göstermiş olmalarıdır (Berg ve diğerleri, 2001, Servan-Schreiber ve diğerleri, 2004, Spann ve diğerleri). Skiera, 2003). Kurumsal ortamlarda da iyi performans gösterilmiştir (Chen ve Plott, 2002, Ortner, 2000, Plott, 2000). Piyasalar, tahmin doğruluğunun ötesinde, diğer yaygın tahmin yöntemlerine kıyasla sürekli tahmin, katılım ve maliyet etkinliği açısından da önemli avantajlar sağlamaktadır.
Devam eden gelişmelerin stratejik planlamaya girdi olarak sürekli olarak taranması, beyin fırtınası teknikleri, uzman grupları, Delphi çalışmaları ve senaryo çalıştayları gibi geleneksel tahmin yöntemleriyle uygulanması zor olabilir. Bu tür yaklaşımların sonuçları genellikle manuel olarak analiz edilmeli, değerlendirilmeli ve özetlenmelidir. Tüm bunların belirli bir zamanda yapılması gerekiyor. Buna karşılık, tacirlerin tüm bilgileri, bir tahmin piyasasının fiyat mekanizması tarafından toplanır. Bunun iki olumlu etkisi vardır: Birincisi, fiyat mekanizmasıyla bilgi toplama, geleneksel tahmin yöntemlerine kıyasla iş yükünü azaltır. İkincisi, fiyat mekanizması, alım satım fiyatlarının sürekli olarak daha önce ortaya çıkan bilgilerin tamamını yansıtmasını ve yeni bilgilere anında yanıt vermesini sağlar (Hanson, 1999). Bu, tahmin piyasaları aracılığıyla toplanan bilgilerin piyasada mevcut olduğu ve her zaman güncel olduğu anlamına gelir (Berg ve diğerleri. 2003).
Öngörü çalışmalarına katılımla ilgili olarak, insanların genellikle daha önemli gördükleri diğer taahhütler nedeniyle katılmayı reddetmeleri veya erken bırakmaları iyi bilinen bir sorundur (Cuhls, 2003). Bu nedenle, katılım için teşvikler sağlamak mantıklıdır. Uygun teşvik programları ile tacirler mutlaka bireysel tercihlerini değil, gerçek inançlarını ifade ederler (van Bruggen ve diğerleri, 2006). Tüccarlar performanslarına, yani katkılarının kalitesine göre ödüllendirilebildiğinden, tahmin piyasaları oldukça karmaşık teşvik programlarına izin verir. Bu farklı şekillerde gerçekleşebilir. Örneğin, piyasa operatörü en iyi tüccarlara ödül veya para verebilir veya tüccarlardan kendi paralarının bir kısmını bir piyasaya yatırmaları istenebilir. Yine de bazen katılımı motive etmek için parasal teşvikler veya ödüller sağlamak gerekli bile değildir. Tahmin piyasaları ayrıca herhangi bir parasal teşvik sağlamadan da iyi performans gösterdiğini göstermiştir, örneğin tacirlerin piyasadaki başarısına dayalı bir sıralamayı kamuya açıklayarak (Christiansen, 2007).
Bir öngörü faaliyetinin uygulanması, sıkı bütçe kısıtlamaları ve diğer kaynak sınırlamaları nedeniyle sıklıkla kısıtlanır (Salo ve Cuhls, 2003; Clar, 2003). Yukarıda açıklandığı gibi, tahmin piyasalarında bilgi toplama süreci fiyat mekanizması aracılığıyla gerçekleştirilir ve herhangi bir manuel müdahale gerektirmez. Operatörlerin iş yükü tüccar sayısından ve zaman ufkundan neredeyse bağımsız olduğu için tahmin piyasaları oldukça ölçeklenebilirdir (Chan ve diğerleri, 2002). Ayrıca, pazar platformu tasarlanıp geliştirildikten sonra, bir pazarı işletmek için gereken donanım maliyetleri ihmal edilebilir düzeydedir (Spann ve diğerleri, 2009).
Özetlemek gerekirse, şu ana kadar elde edilen kanıtlar, tahmin piyasalarının en az geleneksel tahmin yöntemleri kadar doğru olduğunu gösteriyor. Ayrıca, sürekli tahmin, katılım ve bilgi ifşasının yanı sıra ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği açısından önemli avantajlar sağlarlar. Bu aynı zamanda tahmin piyasalarının şu anda araştırmalarda neden bu kadar çok ilgi gördüğünü de açıklıyor.
Her şeyden önce, bu çalışma, başarılı bir şekilde uygulanması için çok önemli olan tahmin piyasalarının temel tasarım öğelerini tartışıyor. Bu çalışmada bildirilen çeşitli ampirik çalışmalardan elde edilen sonuçlar, değerli tahminler elde etmek için bu tür piyasaları uygun şekilde tasarlamanın önemini göstermektedir. Ayrıca, tahmin pazarlarının muazzam tahmin gücüne sahip olduğunu ve geniş bir uygulama alanında yararlı olduklarını göstermek için daha önceki araştırmalardan ve çeşitli saha deneylerinden elde edilen sonuçları sunuyoruz. Birkaç örnek vermek gerekirse, bu tür piyasalar , spor müsabakalarının veya siyasi seçimlerin sonucunu tahmin etmek, doğal kaynak yönetimi, ekonomik göstergeleri tahmin etmek ve yeni ürün veya hizmetleri değerlendirmek için başarıyla uygulandı .
Genel Bakış ve Yapı
Eldeki bu kitap beş bölüm halinde yapılandırılmıştır. Bu kitabın 1. Bölümündeki girişten sonra, 2. Bölüm tahmin piyasalarının bir tanımını verir ve teorik temellerinin yanı sıra çalışma ilkelerini açıklar. Bölüm 3, piyasa mühendisleri tarafından dikkate alınması gereken tahmin piyasalarının temel tasarım unsurlarını tartışmaktadır. Piyasa tasarımının bu tür piyasaların performansı üzerindeki etkisini göstermek için çeşitli ampirik çalışmalar kullanılmaktadır. Bir örnek vermek gerekirse, farklı teşvik şemalarının tahmin doğruluğu üzerindeki etkisini inceliyoruz. Performansa dayalı teşviklere sahip tahmin piyasalarının sabit ödemeli piyasalara göre daha iyi performans gösterip göstermediği ve bu performansa bağlı teşviklerin nasıl tasarlanması gerektiği üzerinde duracağız. Bu sorun, tacirlerin bir tahmin piyasasında yer almak için ödeme almaları gerektiğinde, örneğin şirkete özel tahminler için bir iç pazar söz konusu olduğunda, özellikle ilgi çekicidir. Sonuçlar, sonuç ve alım satım fiyatları arasındaki en yüksek korelasyonun, tüccarlara bir tüccarlar grubundaki sıra sıralarına göre ödeme yapıldığı sıralı bir turnuva durumunda bulunduğunu göstermektedir. Bu nedenle, büyük ödüller kazanan bir avuç büyük kazananın olduğu turnuvalar iyi sonuç verir. Biraz şaşırtıcı bir şekilde, sıralı turnuva, tüccarların ödemelerinin doğrusal olarak piyasadaki getirilerine dayalı olduğu teşvik planını bile geçiyor gibi görünüyor.
Ardından Bölüm 4, tahmin piyasalarının önceki uygulama alanlarını sunar ve birkaç saha deneyini daha ayrıntılı olarak tartışır. STOCCER adlı 2006 FIFA Dünya Kupası tahmin pazarının açıklamasıyla başlıyoruz. 2006 FIFA Dünya Kupası'nın kendisi, takas edilen sözleşmeler, ticaret mekanizmaları, teşvik programları, tüccarlar grubu ve yazılım platformu ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. 2006 FIFA Dünya Kupası sırasındaki futbol maçlarının sonuçlarını tahmin etmek için tahmin piyasalarının doğruluğunu inceliyoruz. Sonuçlar, oyun parası tahmin piyasalarının, milli futbol takımlarının başarısıyla ilgili geçmiş verilere dayanan rastgele tahminci ve tahminlerden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyor. Ayrıca, tahmin piyasaları, profesyonel bahisçilerin çok doğru olduğu bilinen bahis oranları ile aynı seviyededir. Tahmin doğruluğunun karşılaştırılmasının ötesinde, bu piyasalarda saf arbitraj fırsatlarının var olup olmadığını ve tacirlerin tahmin piyasalarında piyasa yapıcıların rolünü üstlenerek likidite azlığından yararlanmaya çalışıp çalışmadıklarını da araştırıyoruz. STOCCER'ın ötesinde, siyasi borsa PSM'yi ve The Australian Knowledge Exchange AKX'i de sunuyoruz. Bölümün sonunda, tahmin piyasalarının yenilikçi ürün ve hizmetleri üretmek ve değerlendirmek için nasıl kullanılabileceğine dair bir genel bakış sunuyoruz.
5. Bölüm bu çalışmayı özetlemekte ve tahmin piyasaları için gelecek vaat eden uygulama alanları önermektedir.
Tahmin Piyasalarının Temelleri
Bölüm 2.1'deki tahmin piyasalarının kısa bir geçmişinden sonra, tahmin piyasalarını Bölüm 2.2'de “piyasa fiyatlarının gelecekteki olayları tahmin etmesi için bilgi toplama birincil amacı” (Berg ve Rietz, 2003) için çalışan piyasalar olarak tanımlıyoruz. Tahmin piyasalarının teorik temelleri, Hayek'in piyasaya dayalı ekonomiler analizinde ve Bölüm 2.3'teki Fama'nın verimli piyasa hipotezindeki bilgi yükselişinde bulunur. Ticari işlemler yoluyla ticari bilgilerin ifşa edilmesine yönelik teşvikler ile bunun sonucunda fiyatların uyarlanması arasındaki etkileşim, tahmin piyasalarının çalışma prensibine ilişkin Bölüm 2.4'te uygulamalı bir örnekle gösterilmektedir.
Tarih
Tarih boyunca iş adamları, şirketlerinin performansını iyileştirmek için her zaman geleceği tahmin etmeye çalıştılar. Emtia vadeli işlemleri, çiftçilerin ve tüccarların hava koşulları veya savaşlar nedeniyle fiyat değişiklikleri riskiyle karşı karşıya kaldıkları Orta Çağ'a kadar izlenebilir. Son yıllarda, bilgi toplama için nispeten yeni bir yaklaşım, yani tahmin piyasaları tahmin alanında önem kazanmıştır. Tahmin piyasaları, bir grup katılımcıyı bir araya getirir ve getirisi belirsiz gelecekteki olayların sonucuna bağlı olan sözleşmeler yapmalarına izin verir. Dolayısıyla sözleşmeler, gelecekteki olayların sonucuna ilişkin bir bahsi temsil eder. Sonuç belli olduğunda tacirler, tuttukları sözleşmeler karşılığında nakit ödeme alırlar.
Politika (Forsythe ve diğerleri, 1992), spor (Luckner ve diğerleri, 2007, Luckner, 2007, Spann ve Skiera, 2009), tıp alanlarındaki gelecekteki olayları veya gelişmeleri tahmin etmek için bu tür piyasaların nasıl uygulandığını açıklayan birçok çalışma vardır. (Polgreen ve diğerleri, 2007), eğlence (Pennock ve diğerleri, 2000) veya ekonomi (Spann ve Skiera, 2003). Ayrıca, Siemens veya Hewlett-Packard gibi şirketler, karar verme süreçlerini iyileştirmek için tahmin piyasalarını kullanmışlardır (Chen ve Plott, 2002; Ortner, 1997).
Tanım
Akademik literatürde “tahmin piyasası” teriminin evrensel bir tanımı yoktur. Aynı kavram için kullanılan alternatif terimler arasında bilgi piyasaları, karar piyasaları, fikir gelecekleri, tahmin piyasaları, yapay piyasalar, elektronik piyasalar ve sanal borsalar yer alır. Bu çalışmada kullanılan tahmin piyasalarının tanımı Berg ve diğerlerine dayanmaktadır. (Berg ve Rietz, 2003; Berg ve diğerleri, 2003). Bu tanıma göre tahmin piyasaları, “piyasa fiyatlarının gelecekteki olayları tahmin etmesi için bilgilerin toplanması birincil amacı” için yürütülen piyasalar olarak tanımlanır (Berg ve Rietz, 2003, s. 3). Ayrıca tahmin piyasaları , mevcut durum hakkında bilgi sağlayarak veya kararların fazla mesai etkilerini değerlendirerek karar destek sistemleri olarak da hizmet edebilir (Berg ve Rietz, 2003, Hanson, 1999).
Bilgi toplama ve ifşa için tasarlanmış tahmin piyasaları bu çalışmanın odak noktası olsa da, bu piyasalar ile hisse senedi piyasaları veya bahis piyasaları arasındaki ayrım bulanıklaşabilir. Bununla birlikte, tahmin piyasalarının aksine, hisse senedi piyasaları birincil olarak kaynakları tahsis etmek, alım satım riskini almak ve sermayeyi artırmak amacıyla kurulur. Bilgi toplama, hisse senedi piyasalarının yalnızca hoş bir yan ürünüyken, tahmin piyasaları, ilgi ve derinlik artışı olarak bu rolü üstlenebilseler de, genellikle önemli ölçüde risk paylaşımına izin verecek kadar büyük değildir (Wolfers ve Zitzewitz, 2004). Hisse senedi piyasalarındaki sözleşmeler, altta yatan bir gerçek varlığa dayalı iken, tahmin piyasaları, olayların sonuçlarına bağlı olan ancak kendi başına bir değeri olmayan sözleşmeler oluşturur. Öte yandan, bahis piyasaları her şeyden önce eğlence için kurulur ve özünde zevkli olan risklerle ticaret yapma eğilimindedir. Bu nedenle, bir piyasanın birincil amacı muhtemelen tahmin piyasaları, bahis piyasaları ve hisse senedi piyasaları arasındaki temel ayırt edici özellik olarak görülebilir.
Teorik Temeller
Ticaret mekanizmalarının tüccarlar arasında dağılan bilgileri bir araya getirmek için kullanılabileceği fikri Hayek'e kadar uzanır (Hayek, 1945). Hayek, merkezi planlı ekonomilerdeki planlamacıların kaynak tahsisi için en uygun çözümü hesaplamak için yeterli bilgiye sahip olmadığını, çünkü merkezi planlamacıların mevcut tüm kaynaklar ve insanların tercihleri hakkında bilgiye ihtiyaç duyduğunu savundu. Kaynakların verimli dağılımının ancak açık piyasalarda fiyat sinyallerinin kullanılmasıyla sağlanabileceğini iddia etti. Buna göre Hayek, piyasaların tüccarların tüm dağınık bilgilerini bir araya getirmek için en etkili araç olduğunu varsaydı. Böylece fiyatlar, insanların ayrı ayrı eylemlerini koordine etmeye yardımcı olur.
"Bilginin pazara girdiği kesin yöntem bilinmemekle birlikte" (Plott, 2000, s. 8), hem teorik hem de ampirik araştırmalar bu sürecin gerçekleştiğine dair kanıtlar bulmuştur. Eugene Fama tarafından formüle edilen etkin piyasa hipotezi, “herhangi bir zamanda hisse senedi fiyatlarının mevcut tüm bilgileri 'tamamen yansıttığını'' belirtir (Fama, 1970b, s. 383). Bu, bir piyasanın tahmin doğruluğunu iyileştirmek için ek olarak mevcut hiçbir bilginin etkin fiyatlar ile birleştirilemeyeceği anlamına gelir. Ayrıca, finansal piyasalarda, piyasanın zaten bildiği herhangi bir bilgiyi kullanarak sürekli olarak piyasadan daha iyi performans göstermek imkansızdır. Piyasa etkinliğinin üç yaygın biçimi vardır (Jensen, 1978). Zayıf formda etkin piyasa hipotezi, fiyatların piyasanın tarihi fiyatlarının içerdiği tüm bilgileri yansıttığını iddia ederken, yarı güçlü formda etkin piyasa hipotezi, fiyatların halka açık tüm bilgileri yansıttığını iddia eder. Tabii buna fiyatların geçmiş tarihi de dahildir. Son olarak, güçlü formda etkin piyasa hipotezi, herkes tarafından bilinen ilgili tüm bilgilerin fiyatlar tarafından yansıtıldığını öne sürer. Etkin piyasa hipotezinin yarı-güçlü formu kabul edilen paradigma iken, güçlü formu ile tutarsız kanıtlar vardır (Jensen, 1978).
Tahmin piyasalarına olan ilginin çoğu, etkin piyasalar hipotezinden kaynaklanmaktadır çünkü sözleşme fiyatları, etkin bir tahmin piyasasında ilgili gelecekteki olay hakkındaki tüm bilgileri yansıtır ve bu nedenle gelecekteki olayların en iyi tahmincisidir. Bilgi toplama, insanların diğer tacirlerin inançlarını gözlemleyerek bir şeyler çıkarabildiği ve ortak bir bilgi dengesi oluşana kadar bu bilgileri kendi önceki inançlarına ekleyebildiği zaman gerçekleşir (McKelvey ve Page, 1990).
Deneysel araştırma, piyasaların bilgi toplama özelliklerini test etmiştir (örn. Plott, 2000, Plott ve Sunder, 1982, Plott ve Sunder, 1988). Bir deneyde denekler, durum Y ise 200, X ise 400, olasılıkları 0.75 ve 0.25 olan kontratları takas ettiler. Sözde bilinçli devletler sırasında, bazı içerdekiler dünyanın durumunu biliyordu. Bu piyasalardaki fiyatlar, içerden bilgi sahibi kişiler mevcut olduğunda doğru değere ve tacirlerin hiçbiri içeriden bilgi sahibi değilse çoğunlukla beklenen değer olan 250'ye yakınsıyordu. Böylece, bu pazarlar bazı tacirlerin elindeki bilgileri toplayıp yayınlayabildi (Plott, 2000).
Bununla birlikte, gerçek dünya senaryolarında, bilgi genellikle tacirler arasında dağıtılır. Sonuç olarak, piyasaların bu dağınık bilgiyi toplayıp toplayamayacağı sorusu ortaya çıkıyor. Bu nedenle, başka bir deneyde her deneğe kısmi, özel bilgiler verildi. Toplu olarak, tüccarlar doğru durumla ilgili neredeyse mükemmel bilgiye sahipti. Sonuçlar, bilgi toplamanın bu durumda da gerçekleştiğini göstermektedir (Plott. 2000).
Çalışma Prensibi
Tahmin piyasaları, getirisi gelecekteki belirsiz olayların sonuçlarına bağlı olan sözleşmelerin alınıp satıldığı yeni bir finansal piyasa biçimidir. Tüccarlar, gelecekteki olayların olasılığına ilişkin beklentilerine dayalı olarak sözleşmeler alır ve satarlar. Alım satım fiyatları bu nedenle, tacirlerin gelecekteki belirsiz olayların sonucuna ilişkin toplu beklentilerini yansıtır ve bu olayların olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Temel fikir, etkin piyasa hipotezine göre (Fama, 1970b) ticaret fiyatlarının mevcut tüm bilgileri yansıtması ve fiyat mekanizmasının tüccarların toplu beklentilerini toplama aracı olarak hizmet etmesidir (Spann ve Skiera, 2003).
Tahmin piyasalarının çalışma prensibine bir örnek Şekil 1'de gösterilmektedir. Küçük bir lüks otomobil üreticisinin yönetim kurulunun operasyonel süreçleri uyarlamak ve operasyonel maliyetleri en aza indirmek için güvenilir satış tahminlerine ihtiyacı olduğunu varsayalım. İlgili bilgilere erişimi olan tüm çalışanlara bir başlangıç bağışı verilir ve tahmin piyasasına erişim sağlanır. Bu piyasada çeşitli sözleşmeler alınıp satılabilir. Örneğin, şirket 2008'de 500 ila 600 araba satarsa, "2008'de 500-600 araba" sözleşmesi 100 € öder; aksi takdirde ödeme 0 €'dur.
Belirli bir zamanda sözleşmenin 45 €'luk bir fiyattan işlem gördüğünü varsayalım. Bu durumda ticaret fiyatı, otomobil üreticisinin 2008'de 500 ila 600 otomobil satma olasılığının 45° o olarak varsayıldığını gösterir. Bir tüccar 2008'de 500 ila 600 araba satma olasılığının %70 olduğuna inanıyorsa, 70 €'dan daha düşük (yüksek) herhangi bir fiyattan sözleşme satın almalıdır (satmalıdır). Böylece tüccar, sözleşmeleri 45 €'luk bir fiyattan satın alırdı.
Bu örnekte görülebileceği gibi, bir tacirin toplam beklentiye karşı çıkması, bir işlemi tetikler ve sonuç olarak genellikle işlem fiyatlarını değiştirir. Alım satım mekanizması otomatik olarak eşleşen emirleri yürütür, yani örtüşen veya aynı fiyata verilen alış ve satış emirleri. Bir tacirin bir olayın olasılığını ne kadar yüksek değerlendirdiğini varsaymak doğaldır, hem satış yapma isteksizliği hem de ödeme isteği o kadar yüksektir. Bu nedenle, alım satım fiyatı, bir grup olarak tüccarların olayın gerçekleşmesini ne kadar olası gördüğüne dair bazı göstergeler verir. Bu şekilde, “2008'de 500-600 araba” sözleşmesinin işlem fiyatı tüccarların tüm bilgilerini yansıtmalı ve bu nedenle 2008'de 500 ila 600 araba satma olasılığı olarak yorumlanabilir.
Kâr 1100 € kâr etti
2 000 € - 900 € = 1100 €
* Ödeme: 2008'de satışlar 500 ile 600 birim arasında düşerse ödeme 100€, aksi takdirde 0€'dur.
Şekil 1: Tahmin piyasalarının çalışma prensibi
Performanslarına bağlı olarak, tüccarlar para kazanabilir veya kaybedebilir. Yukarıda belirtilen örnekte, tüccar 20 sözleşme “2008'de 500-600 araba” 45 €'dan satın aldı ve sonunda şirket 2008'de 500 ila 600 araba sattığı için sözleşme başına 100 € ödeme aldı. , tahmin piyasaları katılımı motive eder ve iyi tasarlanmış teşvik programları, tüccarları tercihleri yerine inançlarını açıklamaya motive eder. Örnek vermek gerekirse, söz konusu otomobil üreticisinin çalışanları arasında lüks bir otomobilin hevesli bir destekçisi bile, satış rakamlarını abartması durumunda para kaybedeceğinden, en sevdiği otomobilin satış tahminlerini yükseltmeye çalışmamayı tercih eder.
Tahmin Piyasalarının Temel Tasarım Unsurları
Tahmin piyasalarının daha gelişmiş uygulamalarını incelemeden önce, temel tasarım öğeleri hakkında temel bir anlayış kazanmak gerekir. Herhangi bir piyasada olduğu gibi, tahmin piyasalarının tacirlerin bilgilerini toplamaya uygun olmalarını sağlamak için çok dikkatli bir şekilde tasarlanması ve uygulanması gerekir (Weinhardt ve diğerleri, 2003; Weinhardt ve diğerleri, 2006a). Anahtar tasarım öğeleri, bir tahmin piyasasında işlem gören sözleşmelerin özelliklerini, ticaret mekanizmasını ve bilgi ifşasını sağlamak için sağlanan teşvikleri içerir (Spann ve Skiera, 2003). Ayrıca, ticarete temel oluşturmak için bilgi çeşitliliği gereklidir (Wolfers ve Zitzewitz, 2004). Tüccarlar arasında geleceğe ilişkin heterojen beklentiler arzu edilir ve bu nedenle tüccarların seçimi de önemli bir tasarım konusu olarak kabul edilir (Tziralis ve Tatsiopoulos, 2007b). Aşağıdaki alt bölümlerde bu tasarım öğeleri daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
Sözleşmeler
Bir PM başlatıcısının cevaplaması gereken en önemli ilk sorulardan biri, hisse senetlerinin altında yatan sözleşmelerin nasıl tanımlandığıdır. Genel olarak, bir sözleşmenin, tahmin edilecek bir olayın sonucunun getiri ile nasıl eşleştirildiğini veya başka bir deyişle, piyasaların kapanışından sonra hisse senetlerinin nihai değerlerinin nasıl belirlendiğini tanımladığını söyleyebiliriz.
Öngörü hedefine bağlı olarak, bir PY tasarımcısı farklı sözleşme türleri arasından seçim yapabilir. Her ödeme türü, farklı bir tahmine karşılık gelir. Wolfers ve Zitzewitz ((2004), aşağıdaki türdeki sözleşmeleri birbirinden ayırır:
Kazanan her şeyi alır sözleşmeleri
Doğrusal veya endeks sözleşmeleri
Yayılmış sözleşmeler.
Bu sözleşme türlerinin her biri için bir örnek Tablo 1'de gösterilmektedir. Alternatif bir sınıflandırma için bkz (Spann ve Skiera, 2003). Örneğin, STOCCER'da olduğu gibi, bulunabilecek farklı sözleşme türleri olduğundan, bu liste ayrıntılı değildir. Ancak, bu türlerin çoğu bu temel türler üzerine kuruludur.
Tablo 1: Sözleşme türleri ((Wolfers ve Zitzewitz, 2004) esas alınarak hazırlanan tablo)
En yaygın sözleşme türü “kazanan her şeyi alır” türüdür. Bu durumda, altta yatan olay gerçekleşirse getiri 100$'dır (veya 1$), gerçekleşmezse 0$'dır. Mevcut fiyatların bir olayın olma olasılığını yansıttığı ve tacirlerin sonuca ilişkin toplu inançlarını ifade ettiği teorik (Wolfers ve Zitzewitz, 2006) olduğu kadar ampirik olarak da (örn. Cowgill ve diğerleri, 2008) gösterilmiştir. Tablo 1'deki örnek tek bir hisse senedi olarak ifade edilirken, kazananın hepsini aldığı piyasalarda ortak bir temel olayın farklı bir sonucu olan birkaç hisse senedi inşa edilebilir. Örneğin sporda, birkaç takım bir ligde oynayabilir, ancak yalnızca bir takım kesinlikle şampiyonluğu kazanacaktır. Şampiyonaların galibini tahmin etmek için, bir PM başlatıcısı takım başına bir hisse senedi oluşturacak ve ilgili takım şampiyonayı kazanırsa her hisse senedinin getirisini 100 $ ve kazanmazsa 0 $ olarak tanımlayacaktır. Alım satım sırasında hisse senedinin mevcut fiyatları, ilgili takımların şampiyonluk kazanma olasılıklarını yansıttığından, tüm hisse senedi fiyatlarının toplamı tam olarak 100 $ olmalıdır.
İkinci bir yaygın sözleşme türü, "doğrusal" veya "indeks" türüdür. Iowa Elektronik Piyasalarında, bu tür, başkanlık seçimleri özel bağlamında "oy-pay" olarak da anılır (Berg ve diğerleri, 2003). Kazanan her şeyi alır tipinin aksine, lineer tip pazarlarda, gelecek yıl X ürününün satışı ve muhtemelen 1.000.000 gibi bir sabite bölünmesi gibi herhangi bir (pozitif) sayı ödeme olarak atanabilir. Örneğin, X ürünü için belirli bir yılda 30.000.000$'lık satış, 30.000.000$ / 1.000.000 = 30$'lık bir ödeme ile sonuçlanacaktır. Kolayca görülebileceği gibi, lineer hisse senedinin cari işlem fiyatı, tacirlerin sonuç hakkındaki ortalama toplu inançlarına karşılık gelir.
Son tür olan "yayılma", yorumu eskisi kadar doğrudan olmadığı için genellikle daha az görülür. Bir takımın attığı gol sayısının tahmin edilmesi gereken bir örnek düşünün. Bu durumda atılan gol sayısının ortalama piyasa beklentisi lineer tip ile tahmin edilebilirken, spread tipi tüm tüccarların medyan beklentilerini tahmin edebilir. Bu, sözleşmeyi "Atılan gollerin sayısı y'den büyükse eşit para öder" şeklinde tanımlayarak gerçekleştirilir. Bu sözleşmede hisse senedi fiyatının arz ve talebe bağlı olarak değiştiği önceki iki türün aksine, hisse senedi fiyatı belirli bir rakamda, örneğin 1$'da sabitlenmiştir. Ancak y sayısı arz ve talebe göre değişir. Sözleşme, atılan gol sayısı y'den büyükse 2 $ ve sayı y'den küçük veya ona eşitse 0 $ öder. Şimdi açıkça görüldüğü gibi, ayırma noktası işlem yoluyla belirlenerek, bahislerin yarısı y'nin altında ve yarısı y'den büyüktür ve dolayısıyla sonucun medyan beklentisi piyasa tarafından tahmin edilir.
Sözleşme türlerine ilişkin kısıtlamalar, yalnızca tahmin hedefinden değil, aynı zamanda piyasa yapısından da kaynaklanmak zorunda değildir ve muhtemelen saf sözleşme türlerinden birini ortadan kaldırır. Örneğin, bir PM operatörünün hisselerin piyasaya nasıl başlatılacağını belirlemesi gerekir. Bu, otomatikleştirilmiş piyasa yapıcılar (sonraki alt bölüme bakın) veya her tacir için hisselere sahip bir başlangıç bağışı kullanılarak mümkün olsa da, IEM gibi birçok PM, sözde birim portföyleri kullanır. Bir PM operatörü, sabit bir fiyattan satın almanın yanı sıra satış için sabit bir dizi hisse içeren birim portföyler sunabilir. Bu fiyat, portföydeki tüm hisselerin ödemelerinin toplamına eşittir. Böylece, portföyün alım satımı operatör için risksizdir ve hisse senetlerini piyasaya sunmanın bir yolunu oluşturur. Ancak getirilerin toplamının sabit olması ve önceden bilinmesi gerektiğinden lineer hisse senetleri alınıp satılamaz. Bununla birlikte, doğrusal bir aralığı aralıklarla bölerek ve kazanan her şeyi alır hisse senetleri oluşturarak “doğrusal” bir hisse senedi simüle edilebilir (Spann ve Skiera, 2003). Örneğin: "Satışlar 10 milyon doların altında olacak", "Satışlar 10 milyon dolar ile 20 milyon dolar arasında olacak" ve "Satışlar 20 milyon doların üzerinde olacak".
Sözleşmelerin resmi olarak belirlenmesinin ötesinde, beklenmeyen olaylarla ilgili bazı önemli pratik hususlar da yapılmalıdır. Bu durumda, PY'lerin kuralları, bu tür istisnalar dışında sonraki prosedür hakkında net bir açıklama yapmalıdır. Beklenmeyen olaylar şunları içerebilir:
Mevcut sözleşmeler tarafından kapsanmayan bir olayın meydana gelmesi, yani sözleşmeler kapsamlı değildir.
Tahmin aralıkları aralığın dışında, örneğin doğrusal piyasalarda negatif sayılar.
Olayların sonuçları gözlemlenemez, örneğin bir spor müsabakası iptal edilebilir.
Ticaret Mekanizmaları
Bir PM operatörünün karar vermesi gereken bir diğer önemli soru, hangi piyasa mekanizmasının kullanılacağı, yani hisselerin fiyatını ve dolayısıyla tahminleri etkileyen arz ve talebin nasıl eşleştirileceğidir. (Gerçek parayla) Iowa Elektronik Piyasaları gibi daha önceki PY'lerde ve Frankfurt Menkul Kıymetler Borsası gibi çoğu finansal borsada olduğu gibi, satıcı ve alıcıların emirlerini eşleştiren standart bir çift müzayede (DA) mekanizması kullanılır (bkz. Şekil 2, üst diyagram).
Şekil 2: Standart bir çift müzayede ve otomatik piyasa yapıcının işleyişi (Slamka ve diğerleri (2009b)'den)
Ancak birçok, özellikle küçük PM'lerde, piyasalardaki tacir sayısı çok düşüktür veya tacir başına hisse senedi sayısı çok yüksektir. Bu, esas olarak bir “tavuk-yumurta sorununa” yol açar: tüccarlar, likit piyasalara, yani yüksek ticaret sıklığına sahip piyasalara çekilir, ancak diğer yandan, likit piyasalar çok sayıda tüccar gerektirir (Pennock, 2004). Bu likidite sorunu nedeniyle, birçok PM'de, sözde otomatik piyasa yapıcılar (AMM'ler) ticaret için bir karşı taraf olarak kullanılmaktadır. DA'nın aksine, AMM'leri kullanan işlemler piyasa katılımcıları arasında değil, bir yazılım parçası olarak AMM ile her alım satım işlemindeki katılımcılar arasında gerçekleşir (Hanson, 2003, Pennock, 2004). Şeffaf fiyatlarla anında alım ve satım fırsatları sunarak, katılımcıların işlemlerini gerçekleştirmek için eşleşen karşı teklifleri beklemeleri gerekmez. Şimdiye kadar, KENFORX, Inkling veya Hollywood Stock Exchanges gibi şirketler, oyun parası borsalarında işlem yapmak için AMM'leri kullanıyor.
Mevcut mekanizmalar ve uygulama alanları
Mevcut mekanizmaları aşağıda açıklıyoruz. Bu açıklamaların çoğu Slamka ve ark. (2009b).
Çift müzayedeler (DA'lar)
DA'larda, tüccarlar, emir defterine, genellikle bir fiyat limiti olan, seçilen sabit miktarda hisse ile emir verirler. Herhangi bir fiyat limiti belirtilmemişse, emir piyasa emri olarak adlandırılır. Limitli emirlere limit emir denir. Eşleşen bir emir bulunursa, satın alma emrindeki fiyat teklifi en az satış emrinin satış fiyatı kadar yüksek olur ve emir hemen uygulanabilir ve genellikle de yerine getirilir. Eşleşen bir emir yoksa, emir, emir defterinde kalır ve süresi dolana, bir karşı teklifle eşleşene veya kaldırılana kadar orada kalır (Madhavan, 1992).
PM'lerde ve finansal piyasalarda açık ara en yaygın DA olan sürekli DA (CDA) durumunda, eşleşen bir emir bulunursa, emir hemen gerçekleştirilir. Bu nedenle, yeterli likidite, yani emirler varsa, alım satımlar sürekli olarak gerçekleştirilebilir. Bu özellik, örneğin bir futbol maçında bir gol atıldığında, hisse senedi fiyatlarının altında yatan gerçek değerlerin hızla değişebildiği spor oyunları gibi gerçek zamanlı eylemlerle uğraşırken özellikle önemlidir.
Bununla birlikte, piyasa sürekli ticarete izin verecek kadar likit değilse, bir olasılık, belirli bir süre için emir toplamak ve ardından belirli noktalarda, örneğin en yüksek yürütülebilir hacim ilkesi gibi bir öncelik kuralına göre yürütme gerçekleştirmektir. zamanında. Bu kavram çağrılı müzayedeler (CA'lar) olarak bilinir ve ayrıca Deutsche Boerse AG'nin hibrit ticaret sistemi Xetra gibi finansal piyasalarda da uygulanır. Burada, bir hisse senedinin açılış fiyatını belirlemek için bir CA kullanılır ve ardından işlem gününün geri kalanında bir CDA kullanılır.
DA'lar, CDA ve CA, yalnızca piyasa katılımcıları arasında gerçekleştirilen işlemin kendisine dahil olmaz. Bu nedenle, örneğin birim portföylerle dikkatli bir şekilde kurulursa, DA'ları çalıştırmak operatör için esasen finansal risk içermez. Betfair gibi büyük gerçek para borsalarının ticaret sistemlerinde bir CDA kullanmasının ana nedenlerinden biri muhtemelen budur. Akademide en belirgin şekilde, IEM de CDA'lardan yararlanır. Öte yandan, CA'lar bugüne kadar PM'lerde fazla ilgi görmemiştir. Bildiğimiz kadarıyla, 2006 Futbol Dünya Şampiyonası sırasında yalnızca STOCCER CA'ları denedi (Geyer-Schulz ve diğerleri, 2007).
Pazar Puanlaması, Kurallar (MSR)
Pazar puanlama kuralları (MSR), bir tahmincinin performansını değerlendirmek için kullanılan ve uzun süredir bilinen puanlama kuralları kavramına dayanmaktadır (Hanson, 2003; Hanson, 2007). Tahminciler, puanlama kuralları ile değerlendirilerek, sübjektif olarak en doğru tahminlerini ortaya çıkarmaya teşvik edilir.
Tahminciler, basit puanlama kurallarıyla tek seferlik izole tahminler verirken, Hanson'un piyasa puanlama kurallarının (Snyder, 1978) temel fikri, tahmincilerin belirli bir tahmin hedefi hakkında önceki en güncel tahmini ayarlayarak ardışık tahminler vermesidir. Bu tahmincinin tahmini için aldığı miktar, tahminin iyileştirilmesidir ve tahmincinin tahmini "yanlış" yöne, yani fiili sonuçtan selefinin tahmin ettiğinden daha uzağa kaydırdığı ortaya çıkarsa, bu negatif olabilir. Bu hareket eden olasılık tahminleri kavramı, alınıp satılabilen temel olayların paylarının tanıtılmasıyla modellenebilir. Kullanılan belirli puanlama kuralına bağlı olan sürekli fiyat fonksiyonu ile AMM, satılan veya satın alınan her hissenin fiyatını belirler. MSR'lerin faydalı bir özelliği, MSR çalıştıran piyasaların sübvanse edilmesi gerekmesine rağmen, kayıpların sınırlı olması ve kayıplar için bir üst sınırın belirlenebilmesidir.
Dinamik Pari-Mutuel Pazarı
Standart pari-mutuel pazarlar, örneğin at yarışlarından bilinmektedir ve bilgilerin bir noktada verimli bir şekilde toplanabileceği bilinmektedir (Pennock, 2004). Ancak, haberler gibi yeni bilgilerin gelişiyle ilgili tahminleri güncelleyemezler (Slamka ve diğerleri, 2008). Yine de PM'lerde, bir olayın "değeri" belirlenebildiğinden, habere tepki olarak tahminin güncellenmesi çok önemli bir özelliktir (Pennock, 2004). Bunun nedeni, karşılıklı piyasalardaki katılımcıların piyasa kapanmadan önce ticaret yapmaya teşvik edilmemesidir. Örneğin Yahoo! Buzz piyasaları (Pennock ve Sami, 2007), standart mekanizmada olduğu gibi sabit bir fiyata sahip olmak yerine nihai para miktarındaki hisse senetleri için dinamik fiyatlar getirerek bu sorunun üstesinden gelir. Bir hissenin fiyatı, MSR'lere benzer şekilde, piyasadaki hisse sayısına ve kullanılan sürekli fiyat fonksiyonuna bağlıdır (Soukhoroukova ve diğerleri, 2009, van Bruggen ve diğerleri, 2006). Standart pari-karşılıklı piyasada olduğu gibi, tüm para kazanan tüm hisselere yeniden dağıtılır ve bir hissenin fiyatı gerçek olasılıklara doğrudan karşılık gelmez, olasılıklara dönüştürülmesi gerekir. MSR'de olduğu gibi, bu mekanizmanın meydana gelebilecek kayıplar üzerinde bir üst sınırı vardır.
Dinamik Fiyat Ayarı (DPA)
LMSR ve DPM'de, sipariş miktarına bağlı olarak bir hissenin fiyatını belirleyen sürekli bir fiyat fonksiyonu mevcuttur. Dinamik Fiyat Ayarlaması (DPA) olarak adlandıracağımız (Slamka vd., 2009b)'de kullanılan mekanizma, sürekli bir fiyat fonksiyonu uygulamamakta, ancak belirli bir maksimum miktara kadar eşit alım ve satım fiyatı sunmaktadır. İşlemden sonra, hareketli bir pencerede son yapılan işlemlere bağlı olarak yeni bir fiyat hesaplanır. Örneğin, bir satın alma gerçekleştiyse, fiyat yükselecek ve son işlemler de satın alma işlemiyse daha da artacaktır, bu da altta yatan gerçek değerde bir artış olduğunu gösterir. Bununla birlikte, bu mekanizma arbitrajdan muaf değildir, yani yetenekli ticaret yoluyla tüccarlar mekanizmayı kullanabilir ve onu "nakit ineği" olarak kullanabilir. Bu nedenle, bu tür davranışlara karşı, alım satım emirlerini sınırlamak gibi önlemler alınmalıdır. Diğer bir yan etki, bu AMM'nin maksimum kaybının sınırlı olmamasıdır.
Hollywood Menkul Kıymetler Borsası Mekanizması (HSX)
Burada sunulan son mekanizma, çevrimiçi ortamda en büyük PM'lerden biri olan Hollywood Menkul Kıymetler Borsası (HSX) tarafından kullanılmaktadır. Mekanizma, her ayrıntısıyla halka açık bir şekilde açıklanmamıştır; ancak, temel fikir müteakip üç patentte yayınlanmıştır (Spann ve Skiera, 2003). Belirli bir zaman diliminde ve belirli bir hisse senedi için, finansal piyasalardaki çağrılı müzayedelere benzer şekilde (yukarıya bakın), süpürme dönemi olarak adlandırılan alış ve satış emirleri toplanır. Ancak hemen idam edilmezler. Zaman çerçevesinin sonunda, esas olarak bir net hareket dengesi belirlenir.
alış emirlerinin hisse sayısı eksi satış emirlerinin hisse sayısı arasındaki fark. Bu nedenle, eğer bu sayı pozitifse, hisse senedine olan talep arzdan yüksektir ve bu da dayanak hisse senedinin daha yüksek bir “gerçek değeri” olduğunu gösterir.
Ardından, net hareket dengesi bir faktörle çarpılarak öngörülen fiyat hareketi elde edilir. Fiyat hareketi, hareketin çok güçlü olduğu tespit edilirse bir "Sanal Uzman" işlevi tarafından potansiyel olarak azaltılabilir. Şimdi yeni fiyat, eski fiyat artı fiyat hareketi olarak hesaplanır. Bu noktada, geçen zaman dilimindeki emirler için nihai alış/satış fiyatı hesaplanır ve kullanıcıya nihai alış veya satış fiyatı hakkında bilgi verilir. DPA gibi, HSX de arbitrajsız değildir ve kayıplar sınırlı değildir.
Karşılaştırmak
Yine esas olarak Slamka ve ark.'dan uyarlanan mekanizmaların bir karşılaştırmasını sunuyoruz. (2009b), hem teorik hem de simülatif bir bakış açısıyla.
teorik karşılaştırma
Genel özelliklerle ilgili olarak, CDA ve CA'nın anında ve sınırsız alım/satım likiditesi sağlamadığından yukarıda bahsedilmiştir. Otomatik piyasa yapıcılar MSR, DPM, DPA ve HSX'in geliştirilmesinin nedeni budur. DA'larda verilen bir emrin hemen yerine getirilmediği açık olsa da, yürütme süpürme döneminin sonunda gerçekleştiği için bu durum HSX için de geçerlidir. Ancak işlem gören hisse sayısı HSX ile garanti altına alınmıştır. Yeterli likidite ile, CA ve HSX dışındaki tüm mekanizmalar böylece anında hisse senedi fiyatlarını güncelleyebilir ve böylece yeni bilgilerle fiyatlandırabilir. Ancak CA ve HSX ile fiyat güncellemeleri yalnızca önceden belirlenmiş zaman noktalarında gerçekleştirilebilir. MSR ve DPM'de olduğu gibi, sürekli fiyat işlevleri kullanılırken AMM'lerle uygun şekilde ticaret yaparak arbitraj olanakları verilmez. Ancak, DPA ve HSX için varlar ve bu nedenle ilgilenilmeleri gerekiyor.
Tüccarlar için kullanılabilirlik ile ilgili olarak, DPM ve HSX iki özel özellikle öne çıkıyor. HSX ile, payın nihai fiyatı, karşılık gelen miktarlara sahip tüm emirlerin mevcut olduğu süpürme döneminin sonunda belirlenir . Bu nedenle, bu durum tacirler için kafa karıştırıcı olabilir ve işlemlerin belirsizliğinden faydalanabilir. DPM ile, kazanan her şeyi alır piyasalarındaki mevcut hisse senedi fiyatları doğrudan olasılıkları yansıtmaz, ancak olasılıklara dönüştürülmesi gerekir. Bu, deneyimli olmayan tüccarları caydırması muhtemel olan ek bir bilişsel çabaya neden olur.
Her pazar için pazar mekanizmalarını uygulamak ve kurmak zorunda olan bir PM operatörünün bakış açısından, uygulamanın karmaşıklığı önemli bir rol oynar. Bu durumda, ticaret mekanizmalarının nasıl davranacağını kontrol eden bir parametre değeri olmadığı için DA'lar avantajlıdır. Öte yandan, tüm AMM'lerin parametreleştirilmesi gerekir. MSR ve DPM, likiditeyi kontrol eden tek bir parametre ile kontrol edilebilir. DPA'nın ayarlanması için üç parametreye ihtiyacı varken, HSX'in üçten fazla parametreye ihtiyacı vardır. Diğer bir husus ise gerçek para kullanımı ile ilgilidir. Birim portföyleriyle (2009b) dikkatli bir şekilde kurulursa, DA'lar operatör için hiçbir mali kayıp yaratmaz.
Tablo 2: Ticaret mekanizmalarının teorik karşılaştırması (Slamka ve diğerleri (2009b)'den)
AMM'lerin simüle edici karşılaştırması
Slamka ve ark. (2009b), sunulan tüm AMM'leri aracı tabanlı bir piyasa simülasyonu aracılığıyla karşılaştırır. Amaç, yukarıdan teorik değerlendirmelerin yanı sıra bir AMM seçerken önemli hususlar olan tahmin doğruluğunu, parametre seçiminin sağlamlığını ve gürültülü ticareti ve her AMM için bilgi dahil etme hızını analiz etmektir.
Simülasyon çerçevesi üç bölüme ayrılmıştır: tüccarlara hisse değerleri gibi değerleri atayan piyasa ortamı, tüccarların AMM ile etkileşimini belirleyen piyasa modeli ve piyasa sonucunu ve değişiklikleri yakalayan piyasa sonucu ilgili AMM ile ticaret nedeniyle tahminlerin sayısı. AMM'lerin tamamında piyasa ortamını sabit tutarak, kullanılan AMM'den kaynaklanan piyasa sonucunu analiz etmek mümkündür.
Tüccarlar en önemlisi, alım satım yaptıkları hisse senedi değerlemeleri hakkında sinyaller ve hisselere yatırım yapabilecekleri veya hisse satarak itfa edebilecekleri para miktarına ilişkin bir kısıtlama alırlar. Tüccar daha sonra alım satımdan beklediği değeri en üst düzeye çıkarmaya çalışır ve bu da satın aldığı optimum hisse sayısıyla sonuçlanır. AMM'lerin dahili kayıtları daha sonra güncellenir ve tahmin doğruluğu veya stokun altında yatan gerçek değerden sapma ölçülebilir.
Tahmin doğruluğunu değerlendirmek için, her bir AMM için en uygun parametreler , en düşük genel mutlak hataya göre belirlenir. Genel olarak DPM, 6000 çoğaltmada 1,1'lik ortalama mutlak hatayla en iyi performansı gösterir (Tablo 3). (Logaritmik) MSR, 1,25'lik bir hatayla yalnızca biraz daha kötü performans gösterir. DPA'nın performansı, ortalama mutlak hatası 2,25 olan DPM'ninkinden çok daha kötü ve iki katından daha fazla kötü. Ancak HSX, temel haliyle 3.23 hatasıyla en kötü performansı sergiliyor.
Tablo 3: Genel tahmin doğruluğu için simülasyon sonuçları (Slamka ve diğerleri (2009b))
Parametrelerin yanlış belirtilmesinin sonuçları hakkındaki bilgi, piyasaları kurarken ve AMM'leri parametreleştirirken önemlidir. Yazarlar, likiditeyi kontrol eden optimal parametreden sapmaları, yani parametrelerin ne kadar hızlı hareket ettiğini analiz ederler. Tablo 12'den görülebileceği gibi, optimum parametrelerden uzaklaşıldığında, DPM ve LMSR durumunda toplam hata neredeyse artmaz ve 30° o artışın oldukça altında kalır. Bununla birlikte, DPA durumunda hata, optimum parametre değerinden sapma -75° o ise %100'den çok daha fazla olacak şekilde önemli ölçüde artar. Bu durumda, HSX'in performansı DPA'ya kıyasla daha iyidir; ancak yine de %80'den fazla hata artışı gösteriyor.
Şekil 3: Optimum parametre seçiminden sapmalar ve bunun sonucunda artan hatalar (Slamka ve diğerleri (2009b)'den)
Gürültülü alım satım davranışının, yani tamamen bilinçli olmayan alım satımın piyasa sonuçları üzerindeki etkisi söz konusu olduğunda, DPM'nin yanı sıra LMSR'nin de çok duyarlı olduğu görülüyor. Yani, tamamen bilgili tüccarlara kıyasla ne kadar fazla tüccar gürültülü bilgiye sahipse, piyasa sonuçları o kadar kötü olur. Ayrıca, gürültülü bir tüccar ne kadar kötü bilgilendirilirse, piyasa sonucu yine o kadar kötü olur. Bununla birlikte, aksine, HSX mekanizması gürültülü ticarete hiç eğilimli değildir. Daha gürültülü ticaret gerçekleşirse veya gürültülü tüccarlar daha kötü bilgilendirilirse, piyasa sonuçları önemli ölçüde değişmez. DPA, gürültülü ticarete karşı biraz daha hassastır, ancak hem DPM hem de LMSR'den daha iyi performans gösterir.
Bilgi birleştirme hızına gelince (Tablo 4), yani yeni bilginin hisse senedi fiyatlarına ne kadar hızlı yansıdığına gelince, LMSR ve DPM'nin yeni fiyata ulaşmak için ortalama 9,79/8,13 periyotla en hızlı mekanizmalar olduğunu görebiliriz. seviye. Öte yandan, DPA yaklaşık iki kat daha yavaştır ve bilgi birleştirme için 18'den fazla periyoda ihtiyaç duyar. HSX, neredeyse 30 periyotla açık ara en yavaş olanıdır.
Tablo 4: Bilgi dahil etme hızı (Slamka ve diğerleri (2009b)'den)
teşvikler
Katılımı motive etmek ve tahmin piyasalarında bilgi ifşasını sağlamak için uygun teşvik programları gereklidir. Tüccarların ücreti, bir pazarın başarısı için çok önemlidir ve sonuç olarak kilit bir tasarım öğesidir. Tahmin piyasaları alanındaki önceki araştırmalar, gerçek para piyasalarının yanı sıra oyun parasının da gelecekteki olayları dikkate değer bir doğruluk derecesinde tahmin edebildiğini göstermiştir. İlgili sorulardan biri, piyasaların gerçek parayla mı yoksa oyun parasıyla mı yürütüldüğünün gerçekte ne kadar fark yarattığıdır (Servan-Schreiber ve diğerleri, 2004). Sezgisel olarak oyun parası piyasalarının performansının gerçek para piyasalarından daha kötü olması beklense de, bazıları oyun parası borsalarının gerçek para borsalarından bile daha iyi performans gösterebileceğini, çünkü 'servet'in yalnızca bir doğru tahminlerin tarihi” (Chen ve Plott, 2002, Ortner, 1997). 2003 NFL futbol sezonunun tahminleri üzerine yapılan bir araştırma, gerçek para piyasası TradeSports ve oyun parası piyasası NewsFutures'ın sonuçları eşit derecede iyi tahmin ettiğini göstermiştir (Wolfers ve Zitzewitz, 2004).
Kumarla ilgili yasal kısıtlamalar nedeniyle, günümüzde birçok tahmin piyasası oyun parası üzerine kuruludur. Bazı tüccarlar içsel olarak motive olabilir; ancak oyun parası piyasalarında bile piyasa operatörleri, tüccarları ödüllendirmek için katılım için sabit bir ücret veya en büyük oyun parası servetleri için ödüller gibi teşvikler sağlayabilir. Piyasa işletmecileri, insanları bu tür piyasalara katılmaya motive etmek ve beklentilerini ortaya çıkarmak için bugüne kadar çeşitli teşvik programları uygulamışlardır. Tipik teşvik programları, bir pazarın en iyi performans gösterenleri için ödülleri, tüm tüccarlar arasında piyangoları, World Wide Web'de yayınlanan sıralamaları içerir. Luckner ve Weinhardt'ın (2007) önceki çalışmalarına dayanarak, oyun parası piyasaları için seçilmiş teşvik planlarını ve bunların tahminin doğruluğu üzerindeki etkilerini aşağıda tartışacağız.
Oyun parası tahmin piyasaları için üç farklı parasal teşvik planı, tahminlerin doğruluğu üzerindeki etkileri açısından karşılaştırılmıştır. Bunu yapmak için, farklı teşvik şemalarına sahip üç işleme karşılık gelen üç tacir grubunun tahminleri bir saha deneyinde incelenir. Birinci grubun deneklerine sabit bir miktar para verildi, ikinci grubun deneklerine sıralamalarına göre ödeme yapıldı ve üçüncü gruptaki deneklerin ödemesi doğrusal olarak tahmin piyasasındaki mevduat değerlerine bağlıydı. Tüccarlara bir tahmin piyasasında yer almaları için ödeme yapılması gerektiğinde, örneğin şirkete özel tahminler için bir iç pazar söz konusu olduğunda, bu teşvik programlarının incelenmesi özellikle ilgi çekicidir. Böyle bir piyasada, çalışanların daha iyi şirket tahminleri oluşturmak için kendi paralarının bir kısmını riske atması pek olası değildir. Saha deneyinin sonuçlarına dayanarak, tahmin pazarları için mühendislik teşvik programları hakkında tavsiyeler verilmektedir.
Parasal Teşviklere İlişkin Saha Deneyinin Tanımı
Saha deneyi için kullanılan temel olaylar, futbol maçlarının sonuçlarıydı. 2006 FIFA Dünya Kupası'nın son 20 maçı için 20 pazar vardı. Piyasalarda işlem gören sözleşmeler, tüm maçların olası sonuçlarıydı. Her maç için üç olası sonuç vardı - ya iki milli futbol takımından biri kazandı ya da ikinci yarıdan sonra, yani normal oyun süresinin sonunda berabere kaldı. 20 maçın 16'sında beraberlik olmamasına rağmen üçüncü sözleşme "beraberlik" takas edildi. Bunun nedeni, uzatmaların ve penaltı atışlarının sonucunun az çok tahmin edilemez görülmesiydi. Dünya Kupası sırasında fiilen meydana gelen olaya karşılık gelen sözleşme, maçtan sonra 100 para biriminde değerlendirildi; diğer iki varlık değersizdi.
2006'daki saha deneyine katılıyordu. çevre. Deney için kaydolduktan sonra, e-posta yoluyla sonraki talimatları aldılar. Ayrıca, demografik verileri ve öğrencilerin riskli tutumları hakkında bilgi toplamak için öğrencilerden kısa bir ön deney anketi doldurmaları istendi . Tüm marketler ilgili maçtan iki gün önce açıldı ve maç sonunda kapandı. Tüccarlar, bir piyasada işlem gören üç sözleşmeden oluşan temel portföyleri istedikleri zaman 100 para biriminden alıp satabiliyorlardı. Böylece sözleşmeler dolaşıma girdi. Alım satım mekanizması, açık emir defteri ve limit emirleri olan standart bir sürekli çift müzayede (CDA) idi. Açığa satışa izin verilmedi.
60 öğrenci rastgele her biri 20 öğrenciden oluşan üç gruba ayrıldı. 2006 FIFA Dünya Kupası'nın sonunda tüccarlara, gruplarının teşvik planına göre gerçek parayla ödeme yapıldı. Bu, farklı teşvik şemalarına sahip üç işleme karşılık gelen üç tacir grubunun tahmin doğruluğunu karşılaştırarak üç farklı parasal teşvik planının etkisinin incelenmesine olanak tanır. Birinci grubun deneklerine, piyasalarda ne kadar başarılı işlem yaptıklarına bakılmaksızın (bundan böyle sabit ödeme, FP olarak anılacaktır) 50 Euro tutarında sabit bir ödeme yapılmıştır. İkinci grupta, bireylere sıra sırasına göre (sıralamalı turnuva, RO) ödeme yapıldı. Grupta birinci olan tacire 500 Euro, ikinciye 300 Euro ve üçüncüye 200 Euro ödeme yapıldı. Bu gruptaki diğer tüccarların hiçbiri herhangi bir ödeme almadı. Ortalama ödeme de kişi başı 50 Euro olmasına rağmen, bu durumda çok az tüccar büyük ödüller kazanır. Üçüncü gruptaki deneklere yine ortalama 50 Avro (depozito değeri, DV) tutarında performansa uygun bir ödeme sözü verildi. Performans uyumlu, ödemenin lineer olarak tüccarların başarısına, yani tahmin piyasasındaki mevduat değerine (depozito değeri bölü 10.000) bağlı olduğu ve dolayısıyla bir tüccarın gerçekleştirdiği her işlemden doğrudan etkilendiği anlamına gelir.
Bu üç teşvik planı, saha deneyi için seçildi çünkü bunlar, bugünlerde tipik olarak kamu ve kurumsal tahmin piyasalarında gözlemlenebilen teşviklerle yakından ilişkili - kabul edilmelidir ki tam olarak aynı olmasalar da -. Halka açık pazarlar söz konusu olduğunda, genellikle herhangi bir ödeme veya kazanılacak ödül olmayan pazarlar, dereceli turnuvaların olduğu pazarlar ve gerçek para pazarları vardır. Benzer şekilde, üç parasal teşvik planının karşılaştırılması da şirkete özgü tahminler için iç piyasa operatörleri için ilgi çekicidir. Şirketler çoğu zaman çalışanlarının çabalarını ödüllendirmeye isteklidir ve şimdiye kadar başarılı tacirlerin uzmanlığını gösteren sıralamalar, büyük kazananların olduğu sıralı turnuvalar ve çalışanların yatırımlarının şirket tarafından sübvanse edildiği gerçek para piyasaları gibi çeşitli teşvikler kullandılar. Bu teşvik programları yine bu saha deneyinde incelenenlere benzer ve sonuç olarak hangi teşvik planının en uygun olduğu sorusu ortaya çıkar.
Her grup için, FIFA Dünya Kupası'ndaki 20 futbol maçındaki 20 pazar ayrı ayrı yürütüldü, yani aynı pazar üç kez vardı. Teşvik programlarındaki farklılık bir yana, pazar ortamı gruplar arasında aynıydı. Bu, tahmin piyasalarındaki teşviklerin etkisinin ilgili literatürde rapor edilenden daha güvenilir bir şekilde test edilmesini kolaylaştırır. Hiç ticaret yapmayan deneklerin de herhangi bir ödeme almaması gerektiğinden, tüm tüccarlara nispeten küçük bir minimum işlem hacmi empoze edildi. Haftalık minimum işlem hacmi, gerçek para olarak 5 Euro'ya, yani ilk depozito değerinin yüzde 10'una karşılık geldi. Haftalık işlem hacmi, işlem ekranında gösteriliyordu ve sonuç olarak denekler, minimum işlem hacmine ulaşmak için ne kadar işlem yapmaları gerektiğini her zaman biliyorlardı. Özellikle sabit ödeme grubu söz konusu olduğunda, denekler aksi takdirde hiç işlem yapmamayı düşünebilir veya çevrimiçi deneye katılmayı unutabilirlerdi.
Ticaret Faaliyeti
Genel olarak, teşvik planı bir tahmin piyasasındaki ticaret seviyesini etkilemelidir. Sabit bir ödeme durumunda, minimum işlem hacminden daha fazla işlem yapmak için parasal bir teşvik yoktur, oysa sıralı turnuva gibi rekabetçi bir teşvik planı, ticareti teşvik etmelidir. Tablo 5, alan deneyinin üç tedavisindeki standart sapmanın yanı sıra toplam ve ortalama işlem sayısını göstermektedir.
Tablo 5: Üç muamelede ticaret faaliyeti
Belki biraz şaşırtıcı bir şekilde, toplam 1.520 işlem sayısı ile sabit ödemeli işlemde en yüksek, toplam 962 işlemli sıralı turnuvada ise en düşük işlem sayısıdır. Ödemelerin lineer olarak tacirlerin başarısına bağlı olduğu üçüncü işlemde, işlem sayısı diğer iki işlem arasında yer alır. Performansa dayalı teşvik programları (RO ve DV) ile tedavilere göre , sabit ödemeli grupta alım satım faaliyeti beklenenden daha yüksektir . Bununla birlikte, üç grup arasındaki ticari faaliyetlerdeki farklılıklar istatistiksel olarak anlamlı değildir (Kruskal-Wallis testi, p-değeri = 0.355) ' . FP tedavisi durumunda nispeten yüksek ticaret faaliyetine rağmen, dört pazarda tek bir ticaret olmadı. RO muamelesinde, ticaret faaliyeti olmayan iki pazar vardı. Bu elbette istenmeyen bir durumdur, çünkü o zaman alım satım fiyatlarından herhangi bir tahmin elde etmek imkansızdır. Tüm piyasalarda alım satım faaliyeti olan tek tedavi, DV muamelesiydi.
Alım Satım Fiyatları
Toplamda, her grup 20 farklı piyasada 60 sözleşmede işlem gördü. Şekil 4, üç işlemin her birinde belirli fiyat aralıklarında kaç sözleşmenin alınıp satıldığını göstermektedir. Burada incelenmekte olan fiyatlar, ilgili maç başlamadan önceki son işlem fiyatlarıdır. Sözleşmeler beş fiyat aralığına ayrılmıştır ve her işlem için, her bir fiyat aralığında alım satım fiyatlarına sahip sözleşmelerin payı gösterilmektedir. Örneğin ilk sütun, maç başlamadan önce sözleşmelerin %32'sinin sabit bir ödeme ile ilk tedavide 0 ila 20 sanal para birimi arasındaki fiyatlarla alınıp satıldığını gösteriyor. Buna göre, RO muamelesinde sözleşmelerin %19'u bu fiyat aralığında işlem gördü.
Şekil 4: Üç muamelede ticaret fiyatlarının dağılımı FP (sabit ödeme), RO (sıralamalı turnuva), DV (depozito değeri)
Üç muameleyi karşılaştırırken, sıralı turnuva muamelesinde nispeten yüksek sayıda sözleşmenin 60 ile 100 para birimi arasındaki fiyatlarla alınıp satıldığı görülebilir. Ayrıca, bu işlemde nispeten az sayıda sözleşme 0 ile 20 para birimi arasındaki fiyatlardan işlem görmüştür. Denekler belli ki sıralamalı turnuva ile tedavide biraz risk almaya ve oldukça yüksek fiyatlarla bile sözleşmeler satın almaya istekli. Alım satım fiyatlarının iyi tahmin edici olması durumunda, altta yatan olayların olasılığı fiyatlar kadar benzer şekilde yüksek olmalıdır.
Performansa uygun ödeme grubundaki denekler ise bunun aksine, 80 ile 100 para birimi arasında bir fiyatla herhangi bir sözleşmede işlem yapmazlar ve 60 ile 80 arasında bir fiyat aralığında neredeyse hiçbir sözleşmede işlem yapmazlar. Açıktır ki, DV ödeme planına sahip tüccarlar, Maçların belirli sonuçlarına ilişkin beklentilerinin diğer iki işlemdeki tüccarların beklentilerinden farklı olması için hiçbir neden olmamasına rağmen, sözleşmeleri bu kadar yüksek bir fiyattan satın alma riskini alırlar. Diğer uçta ise, sözleşmelerin %52'si DV muamelesinde 20 para biriminden daha azıyla işlem görüyor.
Ortalama olarak, aynı maçlar için işlem fiyatları DV işleminde en düşük ve RO işleminde en yüksektir. Tüccarların üçüncü tedavideki temkinli davranışlarının olası bir açıklaması, riskten kaçınmaları olabilir. Riskten kaçınmaları nedeniyle, tüccarlar sözleşmeleri diğer iki işleme kıyasla daha düşük fiyatlarla ticaret yapıyor gibi görünüyor. Açıkçası, diğer tedavilerdekine benzer fiyatlardan kontratlar almak istemiyorlar ve aynı zamanda kontratları oldukça düşük fiyatlardan satmaya istekliler. Bununla birlikte, RO muamelesindeki tüccarlar, gruplarının rakip konularından daha iyi performans göstermek için biraz risk almaya isteklidir. FP tedavisi hiçbir şekilde parasal risk getirmez ve bu nedenle riskten kaçınma önemli olmamalıdır. Aşağıdaki bölüm, bu alım satım davranışının üç işlemin tahmin doğruluğunu nasıl etkilediğini tartışmaktadır.
Tahmin Doğruluğu
Genel olarak, maç başına üç sözleşmeden en yüksek işlem fiyatına sahip sözleşmelerin 35° b'si, sabit ödeme durumunda gözlemlenen sonuca karşılık geldi. Bu aynı zamanda piyasaların isabet oranı olarak da ifade edilebilir. Sonuca karşılık gelen sözleşmenin ortalama oyun öncesi işlem fiyatı 40,83 sanal para birimiydi. Sıralamalı turnuvada, işlem fiyatlarına göre en olası sonuç , vakaların %45'inde gerçekleşti ve sonuca karşılık gelen sözleşmenin ortalama oyun öncesi işlem fiyatı 51,65 para birimi oldu. Son olarak, performansa uygun ödeme durumunda, işlem fiyatlarına göre en olası sonuç, vakaların yalnızca 20° b'sinde meydana geldi ve sonuca karşılık gelen sözleşmenin ortalama oyun öncesi işlem fiyatı 26,64 para birimi oldu. Ticaret fiyatlarını olasılık olarak yorumlarken, üçüncü grup bir maçın sonucunu sabit ödemeli muameleden bile daha kötü tahmin etti. Sıralamalı turnuva, aksine, isabet oranı ve ortalama oyun öncesi ticaret fiyatı açısından oldukça iyi çalışıyor gibi görünüyor. Ancak, üç tedavinin ortalama yaş öncesi oyun fiyatları arasındaki farklar istatistiksel olarak anlamlı değildir (Kruskal-Wallis testi, p-değeri = 0.156) . İsabet oranı ile ilgili olarak, RO ve DV tedavisi arasında yalnızca istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunabilir (Pearson'ın ki-kare testi, p-değeri = 0.024) .
Daha önce açıklandığı gibi, performansa uygun ödeme durumunda diğer işlemlere kıyasla ticaret fiyatları oldukça düşük görünüyordu. Bu, bir maçın üç olası sonucuna karşılık gelen üç sözleşme fiyatının toplamı hesaplanırken de görülebilir. Üç olaydan birinin gerçekleşme olasılığı %100 olduğundan, bu fiyatların toplamı yaklaşık 100 sanal para birimi olmalıdır. Performansa dayalı teşvik planı söz konusu olduğunda, bu tür sözde temel portföyün ortalama fiyatı yalnızca 53,30 sanal para birimi iken, diğer iki uygulamada gerçekten 100'e çok yakındır (FP uygulamasında 97,72 ve TO tedavisinde 102,83). ). Bu şaşırtıcı çünkü üç sözleşme fiyatının toplamının 100'den bu kadar sapması durumunda bir arbitraj fırsatı var. Tüccarlar, üç sözleşmeyi de bir piyasada satın alıp elinde tutmalı veya tam olarak ödeme aldıkları için temel bir portföy satmalıdır. kesinlik ile bir sözleşme. Ancak, gelen ve gerçekleşen emirlerin kapsamlı bir analizi, bir piyasada üç sözleşmeyi aynı anda 100 para biriminin altındaki bir fiyat toplamı için satın almanın imkansız olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak tüccarlar, piyasalar yeterince likit olmadığı için arbitraj fırsatlarından yararlanamadı. Bu aynı zamanda DV grubu durumunda ortalama oyun öncesi ticaret fiyatının neden son derece düşük olduğunu da açıklıyor.
Alım satım fiyatları ile sonuç frekansları arasındaki uyumu daha detaylı analiz etmek için, tüm sözleşmeler oyun öncesi alım satım fiyatlarına göre beş fiyat aralığından birine atanarak veriler gruplara ayrıldı.
Şekil 5, ilgili maç başlamadan önce gözlemlenen alım satım fiyatlarına göre sonucun göreli sıklığını göstermektedir.
Maç Öncesi İşlem Fiyatı
Şekil 5: Üç tedavide piyasa tahmin olasılığı ve gerçek olasılık FP (sabit ödeme), RO (sıralamalı turnuva), DV (depozito değeri)
Piyasalar etkinse, alım satım fiyatları ile gözlemlenen sonuç frekanslarının grafiği, mükemmel doğruluğu temsil eden 45 derecelik çizgiye yaklaşmalıdır. Bu nedenle, örneğin 30 para birimi fiyatında işlem gören sözleşmelerin, ortalama olarak 30° o olasılıkla gerçek sonuca karşılık geldiği gözlemlenmelidir. Çemberlerin, karoların ve üçgenlerin boyutu, farklı teşvik programları olması durumunda kaç tane alım satım fiyatının karşılık gelen fiyat aralığına düştüğünü gösterir. Daire, elmas veya üçgen ne kadar büyükse, bu fiyat aralığına o kadar çok sözleşme atanmıştır.
ilk bakış
Şekil 5, ticaret fiyatlarının ve sonuç frekanslarının sıralama turnuvası durumunda oldukça iyi bir şekilde örtüştüğünü gösteriyor. Nispi sonuç sıklığı ile alım satım fiyatları arasındaki korelasyon, tahminlerin doğruluğu için bir gösterge görevi görür . Dereceli turnuva için, korelasyon katsayısı 0,845'tir ve bu, sonuç frekansları ile işlem fiyatları arasında yüksek bir korelasyon olduğunu gösterir. DV grubu durumunda hala 0,509'luk orta düzeyde bir korelasyon olsa da, korelasyon FP grubundan gelen tahminler için istatistiksel olarak anlamlı değildir . Böylece, RO grubundaki alım satım fiyatları, diğer iki teşvik planına kıyasla sonuç frekansları ile en yüksek korelasyona ulaşır. Sıralamalı turnuva bir kez daha diğer teşvik programlarından daha iyi performans gösteriyor gibi görünüyor. Buradaki tahmin doğruluğunun, sıralı turnuva durumunda, DV tedavisindeki ticari başarıya doğrusal olarak dayalı ödeme durumuna göre daha iyi olduğu bulunmuştur. Ticaret fiyatları ile sonuç sıklığı arasındaki korelasyon anlamlılığa ulaşmadığından , FP teşvik planı çok zayıf performans gösteriyor .
Daha önce tartışıldığı gibi, bir maçın üç olası sonucuna karşılık gelen üç ticaret fiyatının toplamı, performansa uygun teşvik planı durumunda ortalama olarak yalnızca 53,30 sanal para birimiydi. DV muamelesindeki düşük işlem fiyatları nedeniyle, 80 ile 100 para birimi arasında fiyat aralığında bir üçgen yoktur.
Şekil 5. Bu eksiklik, sıralı turnuva ile tedavinin tahmin doğruluğunun neden daha yüksek olduğunu da açıklayabilir. Tüm alım satım fiyatlarını temel bir portföyün ortalama fiyatına bölerken, DV işleminde, göreli sonuç sıklığı ile alım satım fiyatları arasındaki korelasyon katsayısı sonuçta 0,653'e yükselir . Yine de, herhangi bir normalizasyona ihtiyaç duymadan RO tedavisinde korelasyon katsayısı daha yüksektir. Bu sonuç aynı zamanda ticaret fiyatlarının olasılık olarak yorumlanmasını RO tedavisinde çok daha kolay hale getirir.
Sonuçların Tartışılması
Bu sonucun olası nedenleri hakkında sadece spekülasyon yapılabilir, yani özellikle sıralama turnuvasının iyi performansı. Tüccarlar, FP tedavisinde haftalık minimum işlem hacmine ulaşır ulaşmaz ticareti durdurmadıklarından, yalnızca parasal teşviklerle yönlendirilmedikleri açıktır. Ayrıca, sıralı turnuva durumunda, tacirler, kazanma olasılığı kendileri için son derece düşük olsa bile ticaret yapmaya devam eder. Bu, FP grubunun pazarlarının bile neden bir dereceye kadar çalıştığını açıklıyor. Bununla birlikte, dört maç için ticaret faaliyeti yoktu ve ayrıca FP tedavisi durumunda ticaret fiyatları ile sonuç frekansları arasında anlamlı bir ilişki yoktu. Sonuç olarak, sabit bir ödeme, bir oyun parası tahmin piyasasında tüccarları ödüllendirmek için pek uygun bir teşvik planı gibi görünmüyor.
Yine de içsel motivasyon, RO tedavisinin DV tedavisine kıyasla daha yüksek tahmin doğruluğunu açıklamaz çünkü bu tedavilerde içsel motivasyonun farklı olması için açık bir neden yoktur. Her iki teşvik planı da performansa dayalıdır ancak tahminlerin doğruluğuna göre farklılık gösterir. Tüccarların riskten kaçınması, tüccarların başarısına doğrusal olarak bağlı olan ödemeye göre sıralı turnuvanın iyi performansının bir nedeni olabilir.
Parasal teşviklere ilişkin saha deneyi başlamadan önce, tüccarların riskten kaçınma derecesini ölçmek için Holt ve Laury'den (2002) bilinen bir piyango seçim deneyi yapıldı. Deneklere, riskten kaçınma derecesinin ölçülmesine izin veren bir seçenekler menüsü sunuldu . Olasılıklar, on taraflı bir zarın atışlarıyla açıklandı. Para miktarları Holt ve Laury (2002) tarafından kullanılanların elli katıydı. Dolayısıyla seçimler, deneklere ödenen büyük nakit ödülleri içeriyordu. Seçenek A'nın getirileri, riskli Seçenek B'nin getirilerinden daha az değişkendir. Yüksek getirili sonucun olasılığı arttığında, yeterince denek A Seçeneğinden B Seçeneğine geçmelidir. Riskten etkilenmeyen bir denek, Seçenek A'yı dört kez seçerdi Seçenek B'ye geçmeden önce.
Saha deneyindeki 60 denekten 50'si kura seçim deneyine de katılmıştır. Sadece 7 denek B'den A'ya geri döndü. Şekil 6, deneydeki güvenli seçimlerin ortalama oranını ve on kararın her biri için risk nötr tahminini gösteriyor. Seçim frekansları serisinin, risk nötr tahmininin sağında yer aldığı görülebilir. Üç grupta, deneklerin yaklaşık %75'i dörtten fazla güvenli seçenek seçti ve bu nedenle riskten kaçınma sergiledi. Bu sonuçlar literatürde bildirilenlerle uyumludur (Holt ve Laury, 2002, Harrison ve diğerleri, 2007, Holt ve Laury, 2005).
Sabit ödeme durumunda, tacirler para kazanamaz veya kaybedemez, bu nedenle sadece eğlence için oynarlar ve riskten kaçınmaları önemli olmamalıdır. Ayrıca, tacirler, nispeten büyük nakit ödülü almak için gruplarında en iyi performans gösterenler arasında yer almaları gerektiğinden, sıralı turnuvada oldukça fazla risk alacaktır. Bu nedenle, teşvikler riskten kaçınmayı aşar. Yalnızca performansa uygun teşvik programı durumunda, tüccarlar 50 Euro'luk bir bağış alırlar ve yaptıkları her ticarette potansiyel olarak para kaybedebilirler. Sonuç olarak, alıcılar açıkça son derece temkinli ve herhangi bir sözleşme için çok fazla para harcamak istemiyorlar. Ancak satıcılar neden ortalama değerlerinin altındaki fiyatlarla sözleşmelerden vazgeçmeye istekli? Minimum işlem hacmine ulaşmak için deneklerin işlem yapması gerekiyordu. Satıcılar, temel portföylerini kısmen satmaya başladıklarında, sonunda gerçekleşmeyen bir olayın sözleşmeleri tutma riskinden kaçınmak için muhtemelen oldukça düşük fiyatlardan satış yapmaya isteklidirler. Ortalama ticaret fiyatları bu nedenle, diğer iki tedaviye göre DV tedavisinde olduğundan çok daha düşüktür. Açıkça görülüyor ki, performans uyumlu ödeme planı, tüccarların gelecekteki olayların olasılığı hakkındaki beklentilerini ortaya çıkarmak için sıralama turnuvasından daha az uygundur.
Karar
* Veri ortalamaları Risk nötr tahmini
Şekil 6: Her kararda güvenli seçimlerin oranı
Ancak, gelecekteki tahmin piyasalarının teşvik şemalarını tasarlamanın çıkarımları nelerdir? Saha deneyi tahmininde incelenmekte olan üç teşvik planından piyasa operatörleri, örneğin, çalışanların alım satım için ödüllendirileceği şirkete özgü tahminler için bir iç pazar kurarken, sıralı turnuvayı seçmelidir. Ayrıca, performansa uygun ödeme planları gerçek para piyasalarına benzer. Ancak, oyun parası piyasalarının, örneğin en iyi performans gösterenlere ödüllerin verildiği, gerçek para piyasalarının çok sayıda yasal ve teknik zorluk çıkarmasına rağmen daha iyi performans göstereceği sonucuna varmak artık mümkün mü? Bu soruyu saha deneyi sonuçlarına göre cevaplarken dikkatli olunmalıdır, çünkü halka açık tahmin piyasalarında durum biraz farklı olabilir. Bu durumda, tüccarların kendi seçimleri vardır ve bu nedenle, halka açık bir gerçek para piyasasındaki birçok tüccarın risk aradığını beklemek mantıklıdır. Böyle bir durumda, performansa uygun bir ödeme planı, potansiyel olarak burada tartışılan saha deneyinden çok daha iyi tahminler üretebilir.
Tüccarlar
Sonunda, tahmin piyasaları yalnızca, ilgili bilgilere sahip tüccarlar piyasaya katılır ve ticaret yaparsa çalışır (Spann ve Skiera, 2003). Sonuç olarak piyasa operatörleri, ilgili bilgilere sahip tüccarları seçtiklerinden emin olmalıdır. Doğrudan bir yaklaşım, incelenen iddialarla ilgili bilgilere erişimi olan uzmanları davet etmek olabilir. Bu genellikle kurumsal tahmin pazarlarında, örneğin Hewlett-Packard ve Siemens tarafından yapılmıştır (Wolfers ve Zitzewitz, 2004). Bu pazarlarda yalnızca 20 ila 60 tüccar vardı ve şirketler, "çalışanları katılmaya motive etmenin" tahmin pazarlarının daha yaygın bir şekilde kullanılmasının önünde bir engel olduğunu defalarca dile getirdiler (Forsythe ve diğerleri, 1999). Ancak, uzmanları davet etmenin yalnızca en az iki dezavantajı vardır.
İlk olarak, çoğu tahmin piyasasının geleneksel finansal piyasalara kıyasla çok az katılımcısı vardır. Sonuç olarak, bir CDA piyasasında bir sipariş defterini doldurmak zordur. Alım satım tekliflerinin olmaması, tüccarların yeni bilgileri açıklama teşvikini sınırlar çünkü anında ticaret için bir ticaret ortağı bulmakta zorluk yaşayacaklardır. Yaygın CDA'yı başka bir ticaret mekanizmasıyla değiştirmek, tacirlerin bir ticaret ortağı bulmak zorunda kalmadan yeni bilgilerden kar elde etmesini sağlamaya yönelik bir yaklaşımdır. Dolayısıyla bu olumsuzluk, uygun bir pazar tasarımı ile baypas edilebilir.
İkincisi ve daha da önemlisi, bir piyasada işlem yapan tamamen rasyonel uzmanlar arasında çok fazla anlaşmazlık olması pek olası değildir. Bununla birlikte, ticareti teşvik etmek için olası sonuçlar hakkında anlaşmazlığa ihtiyaç vardır (Hanson ve diğerleri, 2006). Aşırı güvenen tüccarlar ve gürültü ticaretindeki artış, aslında ticaret fiyatlarının doğruluğunu artırmalıdır çünkü bu, bilinçli ticaretin ödüllerini artırır - bilgili tüccarların gürültü ticaret hacmine göre derin cepleri olması şartıyla. Tüccar havuzunu bilgili uzmanlarla sınırlamak yerine, daha fazla tüccar çekmeye çalışılmalıdır. Tüccarlar bir pazara katılmayı kendileri seçerlerse, genellikle incelenen iddialar hakkında ilgili bilgilere ve bu iddialara büyük ilgi gösterirler. Bununla birlikte, içeriden öğrenenlerin önemli ölçüde üstün bilgilere sahip olabileceği veya bilgilerin çok az kişi üzerinde yoğunlaştığı konularda piyasa yürütmekten kaçınılmalıdır. Bu tür pazarlar tarihsel olarak çok az ilgi çekmiştir (2009a). Denge fiyatları bu durumda gerçek olasılıkları tam olarak yansıtmayabilir çünkü bilgili tüccarlar bilgilerini tam olarak açıklamazlar. Bu, bilgili tüccarların çok azının dalgalanan ticaret fiyatlarından tekrar tekrar yararlanabilmesi ve bu nedenle bilgilerini bir kerede açıklamaması gerçeğiyle açıklanabilir.
Tahmin piyasaları üzerine daha önceki araştırmalar, piyasaların bilgi topladığını ve önyargılı bireysel tüccarlara rağmen verimli sonuçlar ürettiğini göstermektedir (Wolfers ve Zitzewitz, 2004). Politik borsalar alanında, Forsythe ve diğerleri. (1992) ilk kez tüccarların ABD başkan adaylarının sözleşmelerini kendi tercihleriyle ilişkili bir şekilde alıp sattığını gösterdi, yani bir adayın destekçileri bu adayın sözleşmelerini sattıklarından daha fazla satın alıyor. Bu, rasyonel tüccarların bireysel tercihlerine göre değil, beklenen seçim sonucuna göre ticaret yapmaları gerektiği varsayımıyla çelişir. Ancak tercihleri, beklentilerini etkiliyor gibi görünmektedir ve tüccarlar, tercih ettikleri adayı veya partiyi bilinçsizce destekleyebilirler. Forsythe ve ark. (1992), gözlemlenen önyargıları tüccarların bilgi işleme yeteneklerindeki başarısızlıklara bağlamaktadır. Ancak manipülasyon , tacirlerin politik borsalardaki davranışlarının alternatif bir açıklaması olarak düşünülmelidir . Sonuç olarak, tacirlerin ilgili olayın sonucunu etkileyemediği bir uygulama alanında, tacirlerin önyargılarının ticari davranışları üzerindeki etkisini incelemek makul görünmektedir.
Spor turnuvalarının böyle bir alan olması gerekiyordu. Aşağıda, spor tahmini piyasası STOCCER'dan önyargılı ticaret için bir örnek veriyoruz. Tüccarların milliyetinin varlıkları ve alım satım davranışları üzerindeki etkisini inceliyoruz. Alım satım tercihlerle ilişkiliyse, tüccarlar diğer tüccarlara göre milli takımlarından daha fazla satın almalı ve daha az sözleşme satmalıdır.
Tüccarların Önyargıları Üzerine Saha Çalışması
Tüccarların milliyeti ile ticaret davranışları arasındaki ilişkiyi incelemek için STOCCER FIFA Dünya Kupası pazarından alınan verileri kullandık. 32 milli futbol takımının hepsinin sözleşmeleri bu piyasada işlem görüyordu. Dünya şampiyonunun sözleşmesi en yüksek değerde itfa edilirken, eleme turundan sonra turnuvadan ayrılmak zorunda kalan takımların sözleşmesi değersizdi. Böyle bir piyasa, tüm milli takımların sözleşmeleri piyasada alınıp satıldığı ve sözleşmelerin getirisi takımların genel performansına bağlı olduğu için, tacirlerin milliyetinin hisseleri ve ticari davranışları üzerindeki etkisini incelemek için çok uygundur. Tüccarların menşe ülkesine ilişkin önyargılar varsa, bu nedenle bu pazarda gözlemlenmelidirler.
Tüccarların her eylemi, STOCCER şampiyonluk pazarında kaydedildi. Alım satım faaliyeti, yani emirler ve alım satımlar ve tüccarların hisseleri hakkında tam bilgi mevcuttur veya herhangi bir zaman için hesaplanabilir. Ayrıca, kayıt işlemi sırasında menşe ülkeleri hakkında bilgi verdikleri için tacirlerin uyruğu bilinmektedir. Tüccarlar dünyanın 72 farklı ülkesinden geliyor. Önemli sayıda tacire sahip ülkeler Almanya, İsviçre, ABD, Belçika, Avusturya, İngiltere, Çin ve İtalya idi. Diğer ülkelerden tüccarların sayısı, tüccarların önyargılarının anlamlı bir analizine izin vermek için çok az. Yukarıda adı geçen sekiz ülkeden aşağıdaki analiz, 2006 FIFA Dünya Kupası'na katılan ülkelerle sınırlıdır. Bu nedenle, Almanya, İsviçre, ABD ve diğer ülkelerden gelen tacirlerin önyargılarını incelemek için ticari faaliyetlerin yanı sıra hisse senetlerine ilişkin veriler de analiz edilir. İngiltere ve İtalya. Stoccer'daki tacirlerin, milli takımlarının olası başarısı konusunda aşırı iyimser olmaları ve milli takımlarıyla ilgili haberleri diğer tüccarlara göre daha olumlu yorumlamaları bekleniyor. Bu nedenle, milli takımlarının olası başarısını abartmalı ve milli takımlarına daha büyük yatırımlar (yapılan sözleşme sayısı) yapmalıdırlar.
Tüccarların Uyruğu ve Hisse Sahiplikleri
Portföylerinin büyük bir kısmını yerel yatırımlara tahsis eden finansal piyasalardaki yatırımcılara benzer şekilde, STOCCER şampiyonluk pazarındaki tüccarlar, olası başarısını abartırlarsa, ülkelerinin milli futbol takımıyla daha fazla sözleşme yapmalıdır. Tablo 6, Almanya, İsviçre, ABD, İngiltere ve İtalya menşeili tacirlerin 9 Temmuz 200615 piyasa kapanışında ilgili milli takımlarda tuttukları ortalama sözleşme sayısını göstermektedir . Örneğin, İsviçreli tacirler, İsviçre milli takımıyla ortalama 1.153 kontrata sahiptir. Diğer dört ülkede daha az sözleşmeye sahipler. Piyasada işlem gören 32 sözleşmenin tamamında ortalama olarak, İsviçreli tacirler yalnızca yaklaşık 471 sözleşmeye sahiptir.
Tablo 6: Tüccarların milliyeti ve takımlardaki hisseleri (9 Temmuz 2006 )
15 Burada gözlemlenen önyargılar, zamanın bu noktasına özgü değildir. Zamanın diğer noktalarına da baktık ve bulgular çok benzerdi.
Aslına bakarsanız, tüm bu ülkelerden trader'lar ortalama olarak kendi milli takımlarında diğer beş takımdan herhangi birinden daha fazla paya sahiptir. Ayrıca, FIFA Dünya Kupası'na katılan 32 ulusal futbol takımının ortalama takımına kıyasla, kendi milli takımlarıyla daha fazla sözleşmeye sahipler.
2006'da tacirlerin kendi ülkelerindeki takımlarda tutulan ortalama sözleşme sayısını tüm takımlarda tutulan ortalama sözleşme sayısıyla karşılaştırarak bu önyargıyı daha da vurgulamaktadır. ABD, İngiltere ve İtalya gerçekten de kendi milli takımlarıyla diğer takımlardan daha fazla sözleşmeye sahip. Ortalama olarak, bu beş ülkeden gelen 1.306 tacir, kendi milli takımlarında yaklaşık 546 sözleşmeye sahipken, 32 takımın tamamında 336 sözleşmeye sahipti . Tüccarların kendi milli takımlarında tuttukları sözleşme sayısı ile tüm takımlarda tuttukları sözleşme sayısı arasındaki fark anlamlıdır (Mann-Whitney U testi, p-değeri < 0,001).
Sonuç olarak, trader'lar, STOCCER şampiyona pazarlarında diğer takımlardan daha fazla kendi milli futbol takımıyla sözleşme yapma konusunda önyargılıydı. Bu muhtemelen tüccarların milli takımlarının olası başarısını abartmalarına bağlanabilir. Tüccarlar takımları hakkında diğer tüccarlara göre daha iyimser iseler, daha yüksek fiyatlardan sözleşmeler satın almaya istekli olmalılar ve böylece diğer tüccarlardan daha fazla takım sözleşmesine sahip olmalıdırlar.
■ anavatan
Tüm takımlar
Şekil 7: Kendi ülkesinde ve tüm takımlarda hisse sahipliği (9 Temmuz 2006)
Tüccarların Uyruğu ve Ticaret Davranışı
Tüccarların hisse senetlerinde gözlemlenen sapmalar, alım satım davranışlarından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle bu bölüm, tacirlerin milliyetinden kaynaklanan önyargıların, onların STOCCER şampiyonluk pazarındaki ticari davranışlarını nasıl etkilediğini inceler. Tüccarlar kendi milli takımlarından daha fazla sözleşmeye sahip olduklarından, ilgili ülkeden gelen tüccarlar arasında diğer ülkelerden gelen tüccarlar arasındaki net alıcı oranına kıyasla daha büyük net alıcı oranı olmalıdır.
Tablo 7, Almanya, İsviçre, ABD, İngiltere ve İtalya'dan futbol takımlarının sözleşmelerini satın alan tüccarların sayısını ve oranını göstermektedir. Her sözleşme için tüccarlar iki gruba ayrılır. İlk tüccar grubu, ilgili sözleşmeye karşılık gelen ülkeden gelen tüm tüccarları içerirken, ikinci grup, geri kalan tüm tüccarları içerir. Örnek vermek gerekirse, “Almanya” sözleşmesini ticaret yapan 540 Alman tüccar vardı. Bu 540 tüccardan 413'ü en az bir sözleşme satın aldı, yani kalan 127 aktif tüccar sadece sözleşmeyi sattı. Dolayısıyla, "Almanya" sözleşmesini satın alan Alman tacirlerin oranı yaklaşık yüzde 76 iken, Alman olmayan tacirlerin yalnızca yaklaşık yüzde 57'si Alman milli takımının sözleşmelerini satın aldı.
Tablo 7: Tüccarların uyruğu ve alıcıların oranı
İncelenmekte olan beş sözleşmeden dördü için, bir sözleşme satın alan tacirlerin oranı, geri kalan tacirlerle karşılaştırıldığında, ilgili ülkeden para basan tacirler arasında daha yüksekti. Yalnızca Birleşik Krallık söz konusu olduğunda, satın alan tacirlerin oranı Birleşik Krallık dışındaki tüccarlar arasında Birleşik Krallık tacirlerine göre biraz daha yüksektir. Tüccarların oranındaki fark, Almanya, İsviçre ve Amerika Birleşik Devletleri sözleşmeleri için istatistiksel olarak anlamlıdır (Pearson'ın ki-kare testi, bkz. Tablo 7'nin son sütunu). Ancak, ilgili ülkelerden, yani İngiltere ve İtalya'dan gelen çok az sayıda tacirin yer aldığı iki sözleşme için bu fark istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Tablo 8 aynı fikri takip ediyor ama şimdi beş futbol takımının sözleşmelerini satan tacirlerin sayısını ve oranını gösteriyor. Yine, sözleşme başına tüccarlar aynı iki gruba ayrılır. Beş sözleşmenin tümü için, ilgili ülkeden gelen tacirler arasında sözleşme satan tacirlerin oranı, geri kalan tacirlere kıyasla daha düşüktü. Tüccarların oranındaki fark, Almanya, İsviçre ve Amerika Birleşik Devletleri sözleşmeleri için bir kez daha istatistiksel olarak anlamlıdır (Pearson'ın ki-kare testi, bkz. Tablo 8'in son sütunu). Ancak, ilgili ülkelerden, yani İngiltere ve İtalya'dan gelen çok az sayıda tacirin yer aldığı iki sözleşme için de bu fark istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Tablo 8: Tüccarların uyruğu ve satıcıların oranı
Genel olarak, tacirlerin milliyeti, sözleşme alıp satan tacirlerin oranını etkiliyor gibi görünmektedir. Karşılık gelen ülkeden gelen tacirler arasında herhangi bir sözleşme satın alan tacirlerin oranı diğer tacirlere kıyasla daha yüksektir ve bunun tersi olarak, ilgili ülkeden gelen tacirler arasında sözleşme satan tacirlerin oranı diğer tacirlere kıyasla daha düşüktür.
Yine de, iki tacir grubu arasındaki net alıcıların sayısı, kontrat alıp satan tacirlerin sayısından bile daha fazla dikkate değerdir. Bu nedenle Tablo 9, ilgili ülkeden gelen tüccarlar arasında net alım yapan tüccarların oranını, beş sözleşmenin her biri için diğer ülkelerden net alım yapan tüccarların oranıyla karşılaştırmaktadır.
Tablo 9: Tüccarların milliyeti ve net alım yapan tacirlerin oranı
Tablo 9'da görülebileceği gibi, incelenmekte olan tüm sözleşmeler için diğer ülkelerden gelen tüccarlar arasındaki net alıcı oranına kıyasla ilgili ülkeden para yatıran tüccarlar arasında daha büyük bir net alıcı oranı vardır. Net alım yapan tacirlerin oranındaki fark, Almanya, İsviçre ve Amerika Birleşik Devletleri sözleşmeleri için bir kez daha istatistiksel olarak anlamlıdır (Pearson'ın ki-kare testi, bkz. Tablo 9'un son sütunu). Karşılık gelen ülkelerden çok az sayıda tacirin geldiği İngiltere ve İtalya sözleşmeleri için aradaki fark yine istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Sonuç olarak, tacirlerin uyruğu, onların ticari davranışlarını etkiler. Net alıcıların oranındaki farklılıklar, büyük olasılıkla tacirlerin milli takımlarının olası başarısını abartmalarına bağlanabilir . Takımları hakkında diğer tüccarlardan daha iyimserler ve bu nedenle milli futbol takımlarıyla ilgili sözleşmelerin net alıcısı olma olasılıkları daha yüksek.
Sonuçların Tartışılması
Sonuçlar, tüccarların STOCCER şampiyonluk pazarında önyargılı olduğuna dair kanıt sağlıyor. Tüccarların milliyeti, onların ticaret davranışlarını etkiledi. Tüccarlar, farklı bir milletten tüccarlara göre kendi milli futbol takımlarıyla daha fazla sözleşmeye sahipti. Ayrıca, incelenmekte olan tüm sözleşmeler için ilgili ülkeden gelen tüccarlar arasındaki net alıcı oranının, diğer ülkelerden gelen tüccarlar arasındaki net alıcı oranına kıyasla daha yüksek olduğu bulunmuştur.
Bu sonuçlar, siyasi hisse senedi piyasaları alanındaki daha önceki bulgularla uyumludur. Forsythe ve ark. (1992), tüccarların ABD başkan adaylarının sözleşmelerini kendi tercihleriyle ilişkili bir şekilde alıp sattığını, yani bir adayın destekçilerinin bu adayın sözleşmelerini sattıklarından daha fazla satın aldıklarını buldu. Forsythe ve ark. (1992), gözlemlenen önyargıları tüccarların bilgi işleme yeteneklerindeki başarısızlıklara bağladı. Bununla birlikte, manipülasyon girişimleri, tacirlerin siyasi borsalardaki davranışlarını da açıklayabilirdi. Burada bildirilen sonuçlar, tacirlerin sonucu etkileme ihtimalinin düşük olduğu bir uygulama alanında da bu tür yanlılıkların bulunabileceğini göstererek literatüre katkıda bulunmaktadır. Stoccer söz konusu olduğunda, tüccarların futbol maçlarının sonucunu veya milli futbol takımlarının performansını etkileme olasılığı yoktur. Bu nedenle manipülasyon, tüccarların STOCCER şampiyonluk pazarındaki davranışları için bir açıklama işlevi göremez. Bu nedenle tacirlerin bilgi işleme yeteneklerindeki başarısızlıklar, aslında, STOCCER'da bulunan ticari davranış için makul bir açıklama olarak görülebilir.
İlginç bir şekilde, tüccarlara bireysel olarak bakıldığında bulunan önyargılara rağmen, STOCCER şampiyonluk piyasasına ilişkin tahminlerin çok doğru olduğu bulundu. Muhtemelen, belirli bir ülkeden gelen tacirler gibi bir grup tacirin önyargıları, aynı sözleşme lehine önyargılı tacirlerin oranı çok büyük olmadığı sürece, geri kalan tacirler tarafından telafi edilebilir. Buna benzer olarak, Hanson ve ark. (2006), deneysel bir pazardaki deneklerin, alım satımları kabul etmeye istekli oldukları farklı bir eşik belirleyerek daha yüksek fiyat teklifleri sunan manipülatörlerin tekliflerindeki önyargıyı telafi ettiğini buldu. Sonuç olarak, deneyde manipülasyonun çarpıtıcı etkileri iptal edildi.
Bunun aynı zamanda tahmin piyasalarının tüccarlarını seçmek için önemli etkileri vardır. Diğer tüccarlar bu önyargıları telafi ediyorsa, tüccarların önyargıları büyük olasılıkla tahmin doğruluğunu bozmaz. Bu nedenle tahmin piyasası operatörleri, tüm tacirlerin aynı önyargıyı sergilemediğinden emin olmalıdır. Aksi takdirde, tüccarların önyargıları gerçekten de ticaret fiyatlarını ve dolayısıyla tahmin doğruluğunu bozabilir.
Ticaret Yazılımı
Bir tahmin piyasası sistemi tasarlamak, önceki bölümlerde görüldüğü gibi sadece perde arkasındaki soyut piyasa sisteminin düzgün çalışmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda belirli ihtiyaçları karşılamak için uygulanan piyasa sistemini de sağlar. Bir bilgi hizmeti olarak bir tahmin piyasası sistemi, üç ana soyut bileşenle karakterize edilebilir: kullanıcıyla bağlantı olarak kullanıcı arabirimi, kullanıcı arabirimini ve piyasa işlevselliğini sağlayan yazılım ve bütünün üzerinde yer aldığı donanım altyapısı. sistem çalışır.
Kullanıcı arayüzü
Hedef kitleye bağlı olarak, bir tahmin piyasası sisteminin kullanıcı arayüzü iyi ve çekici bir tasarıma bağlıdır. Her şeyden önce bu, kullanıcıların anavatanlarına (dillerine), teknik ve kültürel geçmişlerine (farklı anlamlara sahip metaforlar), renklere (örneğin Japonya'da yas rengi olarak beyaz) ve kelimelerin anlamlarına bağlıdır. Ancak aynı zamanda hedef kitle ve onların teşvik edilmesi, başarılı bir tasarımın anahtarıdır. Örneğin, tüccarlarla bir araştırma deneyi alanında katılımları için ödeme yapılan bir alanda çalışmak: Bu kullanıcılar, kullanıcıların teknik altyapısının sorunlu olabileceği ve sistem düzeninin değiştirilebileceği bir kamu tahmin piyasası sistemi içindeki kullanıcılar için oldukça farklı bir teşvike sahiptir. diğer çevrimiçi içerikle rekabet etmek için. Ayrıca, kamu sistemi içinde kullanıcılar, dışsal araçlardan (katılım için ödeme) ziyade sistemin kendisi tarafından teşvik edilmelidir. Bu, çevrimiçi içeriğin sitenin oluşturulduğu topluluğun standartlarını karşılaması gereken web 2.0 alanında daha da önemlidir (ör. topluluk işlevi gibi ek yazılımlar vb.). Tablo 10'da tartışılan konular, kullanıcı arabirimi tasarımı yönleri hakkında genel bir bakış sunar.
Tablo 10: Bir tahmin piyasası sistemi için önemli kullanıcı arayüzü tasarım özellikleri
Yazılım özellikleri
Tahmin piyasaları genellikle programlanmış bir altyapıya dayandığından, yazılım geliştirmenin belirli yönleri, uygun bir tahmin piyasası sisteminin tasarımı için çok önemlidir. Bu yönler sırasında, programlanmış altyapının 'ölçeklenebilirliği' , ekonomik çalışmayı amaçlayan bir ortam için anahtardır. Yazılım, yalnızca az sayıda tüccarla uzman pazarları yürütmek için tasarlanmışsa, ölçeklenebilirlik gerçekten önemsizdir. Ancak modem programlama dillerinde en azından bu tür yazılımların çekirdeği genellikle diğer projelerde yeniden kullanıldığından, bu yönün öncelikli tutulması tavsiye edilir. Dolayısıyla ölçeklenebilirlik, çok sayıda aktörle (tüccarlar) veya mevcut aktörlerin (ticaretler) çok sayıda eylemiyle başa çıkma performansını ifade eder. Her ikisi de programlama çalışmasının tüm bölümlerinde ayrıntılı olarak açıklanmalıdır.
Genellikle ölçeklenebilirliğe bağlı olarak, yanıt süreleri ve sunucu tarafından sunulan içerik hizmetinin tahmini pazarının sabit olması gerekir. Bir tahmin piyasasının meşruiyeti doğrudan verdiği hizmetin bütünlüğüne bağlı olduğundan, yazılımın güvenliği geçerli bir tahmin piyasası sisteminin kendisi için anahtardır. Bu güvenlik, yalnızca kullanıcı ve sistem arasındaki şifreleme katmanını değil, özellikle teşvik uyumlu bir sistem durumunun kurulumunu ve teşvik uyumsuzluklarını emmek için çalışan bir dolandırıcılık tespitini içerir (bkz. Schroder (2009)).
Yazılım içinde bir tahmin piyasasının kullanıcı arabirimi şu işlevsel öğelerden oluşur: alım satım hisseleri ekranı, alım satım portföyleri ekranı, hisse emir defterleri, hisse bilgileri (fiyat grafikleri, daha fazla bilgi), piyasa bilgileri (fiyat grafikleri) , daha fazla bilgi), sıralama, teşvik sisteminin gösterimi, terimler, yardım sistemi.
Donanım Spesifikasyonu
Teknik altyapının gereklilikleri temel olarak tahmin piyasası sisteminin kurulduğu çevre tarafından yönlendirilir. Yazılım spesifikasyonunda olduğu gibi, tacirlerin menşe yeri hakkındaki bilgi çok önemlidir. Bir tahmin piyasası, çevrimiçi bir hisse senedi alım satım sistemidir ve bu nedenle, özellikle ağ katmanlarında hizmetin yüksek kullanılabilirliğini isteyen gerçek zamanlı bir işleme tabidir. Ancak aynı zamanda, kullanıcı miktarının ölçeklenebilirliği ile birlikte , donanımın uygun bir yazılım hizmeti sunması gerekir ve bu nedenle yazılımın, özellikle veritabanı katmanının ölçeklenebilirliği ile güçlü bir şekilde bağlantılıdır. Ölçeklendirme ile ilgili tüm aşamalarda kesintisiz çalışma sağlayan bir hizmet verildiğinde, hizmetin donanım bütünlüğünü sağlaması gerekir. Özellikle tahmin piyasası sistemi için uygun bir donanım güvenliği sağlamak için temel tasarım yönleri şunlardır: Yeterli güvenlik duvarı çözümlerinin uygulanması, yedekleme sistemleri, sunuculara erişim kontrolü, yangından korunma, harici güvenlik izleme (düzenli meslek ve sistem içindeki zayıf noktalar üzerinde kapsamlı inceleme) donanım altyapısı), yedekli sabit disk sistemleri, yedek sistemlerin mevcudiyeti, siber suçların belirlenmesi ve takibi için izinsiz giriş tespit sistemleri. Uygulamanın esnekliği, operasyon alanına ve katılımcı sayısına ilişkin belirsizliğe bağlıdır. İstenen uygulamaya bağlı olarak sistem, merkezi bir sunucu üzerinde statik tek bir uygulama veya çeşitli ortamlarda konuşlandırılabilen dağıtılmış bir konsept olarak uygulanır.
Genel Gereksinimler
Tartışılan sistemin genel yönleri olarak, veri güvenliği hem donanım hem de yazılım tarafında güçlü bir konudur. Bu, yazılımın sağlandığı alanların yargı yetkisine bağlıdır. Genel olarak bu özellik, katılımcıların kişisel verilerinin (adres, kişisel bilgiler) ve sistem verilerinin (ticaret verileri) ayrılmasını ister. Ayrıca, verilerin dışa aktarılması durumunda belirli bir düzeyde anonimleştirme sağlanacaktır. Birçok ülkede (örn. Almanya), her bir kullanıcı ile kişisel verilerin işlenmesine ilişkin bir sözleşme talep edilir ve bu, sistem içinde herhangi bir işlem yapılmadan önce yapılmalıdır. Sürdürülebilir ve kalıcı bir yazılım sistemi sağlamak için genel tasarım, esnek bir düzen motoruna, multimedya öğelerinin entegrasyonuna, şablon oluşturmaya ve pencere öğesi oluşturmaya izin vermelidir.
Tahmin Piyasalarının Uygulamaları
Bu bölüm, tahmin piyasalarının önceki uygulama alanlarını sunmaktadır. Daha sonra, çeşitli saha deneylerini daha ayrıntılı olarak tartışacağız. STOCCER adlı 2006 FIFA Dünya Kupası tahmin pazarının bir açıklamasıyla başlıyoruz. Ayrıca, siyasi borsa PSM'yi ve Avustralya Bilgi Borsası AKX'i de sunuyoruz. Bölümün sonunda, tahmin piyasalarının yenilikçi ürün ve hizmetleri üretmek ve değerlendirmek için nasıl kullanılabileceğine dair bir genel bakış sunuyoruz.
Önceki Uygulama Alanları
Tahmin piyasaları halihazırda çeşitli alanlarda başarıyla uygulanmaktadır. Bir yandan kısa ve orta vadeli tahminler ile diğer yandan uzun vadeli tahminler veya kavramların değerlendirilmesi arasında ayrım yapmanın önemli olduğuna inanıyoruz. Şimdiye kadar tahmin piyasaları çoğunlukla kısa ve orta vadeli tahminler için kullanılıyordu. Aşağıdaki bölümde bu tür pazarlar için birkaç örnek vereceğiz. Bununla birlikte, uzun vadeli tahminlerde ve kavramların değerlendirilmesinde büyük bir potansiyele sahiptirler, ancak bu tür piyasaları tasarlamak, örneğin piyasada işlem gören sözleşmelerin nihai değerinin belirlenmesi açısından oldukça zorlayıcıdır.
Kısa ve Orta Vadeli Tahminler
Bu bölüm, literatürde bildirilen kısa ve orta vadeli tahminler için tahmin piyasalarının önceki uygulama alanlarına genel bir bakış sunmaktadır. Daha önceki başvuruların tamamını dikkate almak neredeyse imkansız olduğundan, Tablo 11'de verilen başvuruların listesi, ilgili akademik çalışmaların tamamını toplamak amacıyla Journal of Prediction Markets'ta yayınlanan genişletilmiş bir literatür taramasına dayalı olarak derlenmiştir. tahmin piyasaları ile kısa ve orta vadeli tahmine (Tziralis ve Tatsiopoulos, 2007a).
Alanı
Uygulama
Tablo 11: Tahmin piyasalarının uygulama alanları
Tablo 11, dergi makalelerinde, kitaplarda veya kitap bölümlerinde bildirilen tüm kısa ve orta vadeli tahmin uygulamalarını ve yukarıda belirtilen literatür taramasında atıfta bulunulan konferans tutanaklarını içermektedir. Sinyallerin örneğin bir kavanozdan çekildiği saf laboratuvar deneyleri dikkate alınmamıştır. Uygulamalar üç kategoriye ayrıldı: siyasi hisse senedi piyasaları, spor tahmin piyasaları ve diğer uygulamalar. En uzun süredir devam eden tahmin piyasalarının çoğunun başlangıçta siyasi seçimleri veya spor turnuvalarının sonucunu tahmin etmek için kurulmuş olması nedeniyle, akademik araştırmalar büyük ölçüde siyasi borsalar ve spor tahmin piyasaları üzerinde yoğunlaşmıştır. Aşağıdaki alt bölümler, üç uygulama kategorisi hakkında daha fazla bilgi sağlar.
Politik Borsalar
Hanson'ın (Hanson, 1990a, Hanson, 1990b, Hanson, 1992) ilk giriş makalelerinin yanı sıra, 1998'e kadar tahmin piyasaları üzerine olan literatürün çoğu siyasi hisse senedi piyasaları üzerinedir. İnternette en çok atıfta bulunulan ve en eski siyasi borsa uygulaması olan Iowa Elektronik Piyasaları (IEM ), 1988 yılında Iowa Üniversitesi tarafından kurulmuştur. IEM, öğrencilere ticarette uygulamalı bir deneyim kazandırmak ve piyasa dinamiklerini incelemek için tasarlanmıştır. IEM ile ilgili ilk akademik makale 1992'de yayınlandı (Forsythe ve diğerleri, 1992). IEM, ABD başkanlık ve eyalet seçimlerine odaklandı, ancak platform, Avusturya, Fransa, Kore ve Almanya gibi seçimlerde siyasi hisse senedi piyasalarını çalıştırmak için de kullanıldı. IEM ticaret fiyatlarından elde edilen tahminler, tüccarlar önyargılı olsalar da, doğal ölçütleri olan anketlerden daha doğru olmuştur (Berg ve diğerleri, 2001, Forsythe ve diğerleri, 1999). Ayrıca, ticaret fiyatları yeni bilgilere son derece hızlı tepki verir (Berg ve Rietz, 2006). Bu arada, IEM sadece siyasi seçimlerin sonucunu tahmin etmek için değil, aynı zamanda örneğin ekonomik göstergeleri tahmin etmek için de kullanılır. IEM, gelecekteki belirsiz olayları tahmin etmenin yanı sıra, kararların alım satım fiyatlarına dayalı olarak verildiği bir karar destek sistemi olarak da incelenmiştir (Berg ve Rietz, 2003).
Kanada (örn. Antweiler ve Ross, 1998), İsveç (Bohm ve Sonnegard, 1999), Almanya (örn. Beckmann ve Werding, 1996) ve Avusturya'daki (örn. Ortner ve diğerleri, 1995) diğer siyasi borsalar, benzer bir araştırma odağı. Ayrıca, bu piyasalar tahmin piyasalarındaki manipülasyonu incelemek için de kullanılmıştır (Hansen ve diğerleri, 2004). Sonuç olarak, siyasi borsalar birçok durumda geleneksel anketlerden daha iyi performans göstermiştir (Berg ve diğerleri, 2001). Bu nedenle medyada oldukça fazla ilgi gördüler ve birkaç yayınevi zaten kendi pazarlarını işletiyor (Filzmaier ve diğerleri. 2003).
Spor Tahmin Piyasaları
Betfair.com , World Sports Exchange ve TradeSports gibi spor tahmin pazarları en popüler tahmin pazarları arasındadır. Bu pazarlar, spor turnuvalarının ve etkinliklerinin sonucunu tahmin etmeye odaklanır. Popüler sporlar arasında örneğin beyzbol, futbol, futbol, hokey, basketbol, tenis ve at yarışı yer alır. Spor tahmin piyasaları üzerine daha önceki çalışmalar, bu piyasaların en az uzmanlar kadar (Chen ve diğerleri, 2005, Servan-Schreiber ve diğerleri, 2004) veya daha iyi (Spann ve Skiera, 2009) kadar doğru tahminler sağladığını göstermektedir. Etkin piyasa hipotezine göre, oyun olayları hızla ticaret fiyatlarında değişikliklere neden olur. Smith ve ark. (2006), Birleşik Krallık at yarışı piyasalarının hem zayıf hem de güçlü piyasa etkinliği sergilediğini bulmuşlardır.
Tahmin piyasalarının potansiyelinden yararlanmanın bir ön koşulu, katılım ve bilgi ifşası için teşvikler sağlamaktır. Bu nedenle, IEM gibi tahmin piyasaları , tüccarlardan gerçek para yatırımı gerektirir. IEM durumunda, bu yatırımlar maksimum 500 ABD Doları ile sınırlıdır. Bölüm 3.3'te daha önce belirtildiği gibi, spor tahmin piyasaları alanındaki iki makale, tahmin doğruluğu açısından önemli bir fark olmadığını göstermektedir. oyun parası ve gerçek para tahmin piyasaları arasında (Rosenbloom ve Notz, 2006, Servan-Schreiber ve diğerleri, 2004).
Diğer uygulamalar
Günümüzde tahmin piyasaları, siyasi borsalar ve spor tahmin piyasalarının ötesinde yenilikçi uygulama alanlarında giderek daha fazla kullanılmaktadır. Popüler bir örnek, tüccarların hem açılış hafta sonları hem de sonrasında filmlerin gişe gelirlerini tahmin ettiği bir tahmin piyasası olan Hollywood Borsası'dır (HSX ). CMXX.com, filmlerin, müzik CD'lerinin ve video oyunlarının başarısını tahmin etmek için Almanya'da işletilen benzer bir pazardı (Skiera ve Spann, 2004). Pennock ve ark. (2001a), HSX film piyasalarındaki ticaret fiyatlarının, filmlerin gişe performansının iyi bir göstergesi olduğunu gösterdi. Bu tahminlere dayanarak, film endüstrisi, reklamların beklenen gişe gelirlerine göre nasıl tahsis edileceğine dair kararlar alabilir. Bu, şirketlerin daha bilinçli kararlar almak için tahmin piyasalarını nasıl kullanabileceklerini gösteriyor.
Piyasalar, gişe gelirlerini tahmin etmenin yanı sıra, her türlü yeni ürünün başarısını tahmin etmek için geniş çapta kullanılabilir (Gruca ve diğerleri, 2003). Bu tür pazarlar için başarılı örnekler , konsol donanımı ve yaklaşan video oyunlarının satışlarını tahmin etmek için bir pazar olan simExchange, hangi ilaçların en başarılı olacağını bulmak için Eh Lilly tarafından yürütülen bir iç pazar (Kiviat, 2004) veya tarafından yönetilen fikir pazarıdır. Soukhoroukova (2011), 17 ülkeden 500'den fazla katılımcının bulunduğu büyük, yüksek teknolojili bir B2B şirketinde. Bir diğer ilginç uygulama alanı ise perakende satışlar, GSYİH, uluslararası ticaret dengesi ve bordrolardaki büyüme gibi makroekonomik verilerin tahminidir. Bu amaçla 2002 yılında “Economic Derivatives” adlı bir piyasa kurulmuştur. İlk analiz, alım satım fiyatlarına yansıyan beklentilerin anket bazlı tahminlere benzer olduğunu göstermektedir (Gtirkaynak ve Wolfers, 2006).
Tahmin pazarlarını dahili olarak kullanan şirketlerin diğer önemli örnekleri, tacirlerin şirketin tahmin ekibinden (Chen ve Plott, 2002) daha doğru yazıcı satış tahminleri ürettiği Hewlett-Packard veya yazılım geliştiricilerin büyük bir yazılım projesinin tamamlanma tarihini tahmin ettiği Siemens'tir. (Ortner, 1997).
Uzun Vadeli Tahminler ve Kavramların Değerlendirilmesi
Potansiyel uygulama alanları
Önceki çalışmalarda, yönetsel açıdan önemli sorular için PM'lerin birçok ilginç ve değerli uygulaması sergilendi. Bununla birlikte, bu çalışmalarda uygulanan geleneksel PM'lerin önemli bir eksikliği vardır: Hisse senetlerinin getirilerini belirlemek ve katılımcıları ticarete teşvik etmek ve inançlarını ortaya çıkarmak için bir olayın sonucunun kısa veya orta vadede bilinmesi gerekir. . Bugün altı çalışma (bkz. Şekil 8), gerçek olmayan olayların, yani getirileri ya çok geç ya da (kısmen) hiçbir zaman belirlenemeyen olayların tahminini ele almaktadır, ancak bunların sonuçları, gelecekteki araştırmalar ve PM'lerin genişletilmiş uygulamaları için daha fazla alan vaat etmektedir. Yaklaşım, yani bu çalışmaların var olmayan getiriler sorununu nasıl ele aldığı aşağıda daha ayrıntılı tartışılacaktır.
Gerçek olmayan olaylarla ilgili başvuruların bir kısmı, sonucun bilineceği, ancak yalnızca uzak bir gelecekte bilineceği durumlarla ilgilidir (bkz. Şekil 8). Yani, zamanın o noktasında, örneğin bundan birkaç yıl sonra, piyasa artık çalışmıyor olabilir veya şirket kadrosundaki rotasyonlar nedeniyle katılımcılar değişmiş olabilir. Bu nedenle, bu tür sorular için stokları ödeyerek piyasayı temizlemek imkansız hale gelir. Bununla birlikte, PY'lerin asimetrik bilgileri toplamadaki büyük başarısıyla, kurumsal stratejik sorular veya gelecekteki teknolojilerin tahmin edilmesi gibi uzun vadeli sorular yönetimsel bağlamda önemlidir.
Ürün konseptlerinin değerlendirilmesi
Gerçek Olmayan Olaylar İçeren Uygulamalar
En az bir
olayın sonucu asla bilinmeyecek
Olayın
sonucu uzak gelecekte biliniyor
genel olarak öngörü
Fikir üretme ve
değerlendirme
- Graefe ve Weinhardt (2008)
Dahan ve ark. (2007a, 2007b)
Soukhoroukova ve Spann (2005)
LaComb ve ark. (2007)
Soukhoroukova ve ark. (2008)
Şekil 8: Gerçek olmayan olaylarla başvuruların sınıflandırılması (Slamka ve diğerleri (2009a)'dan)
Potansiyel uygulamaların diğer kısmı, bir piyasadaki bir olayın en az bir sonucunun kesin olarak bilinmeyeceği uygulamalarla ilgilidir. Bu, PM'ler gelecekteki ürünler gibi alternatifler arasında seçim yapmak için kullanıldığında ve gerçekte uygulanmak üzere tüm olası alternatiflerin yalnızca bir alt kümesi seçildiğinde gerçekleşir. Şimdi, eğer seçilen alternatif uygulanırsa ve başarısı kabul edilebilir bir zaman çerçevesi içinde ölçülebilirse, bu alternatifin getirisi belirlenebilir. Ancak, uygulanmak üzere seçilmeyen diğer alternatifler için durum böyle değildir. Sonuç olarak, bir geri ödeme gözlemlenemez. Kurumsal ortamlardaki tipik durumlar, özellikle yeni ürün geliştirme sürecinde, çok sayıda alternatif arasından yalnızca birkaçının pazara sunulduğu ürün konseptlerinin değerlendirilmesini içerir. Bu değerlendirmelerin genişletilmesi, katılımcıların yalnızca ürün fikirlerini değerlendirmekle kalmayıp aynı zamanda bunları önerdikleri fikir pazarlarında uygulanmıştır.
Çalışmaların açıklaması
Bugün farkında olduğumuz altı çalışma, gerçek olmayan olayları piyasa içinde veya dışında belirlenen getirilerle tahmin etme sorununu ele alıyor. Dört çalışma dahili ölçümler kullanır. LaComb ve ark. (2007), şirket içi katılımcıların iş ve ürün fikirleri ürettiği ve değerlendirdiği bir "hayal gücü pazarı" üzerinde çalışıyor. Nihai ödeme, piyasanın kapanışından önceki son 5 işlem gününde hacim ağırlıklı ortalama fiyata (vwap) dayanıyordu. Öte yandan, son işlem gören fiyatı ödeme olarak kullanan Chan ve ark. (2007) ve Soukhoroukova ve Spann (2005) yeni ürünleri test ediyor. Dahan ve ark. (2009) ayrıca ödeme olarak son işlem gören fiyatı (son fiyat) kullanır, ancak önceki çalışmaların aksine, son dakika piyasasından kaçınmak için piyasayı zamanın rastgele bir noktasında (son fiyat-rasgele-kapanış) kapatırlar. hareketler. Son zamanlarda yapılan iki çalışma, getiriyi belirlemek için harici vekil ölçütleri kullanır. "Hayal gücü pazarı" ile karşılaştırılabilir bir çalışmada (Graefe ve Weinhardt, 2008), Soukhoroukova ve diğerleri. (2009) , bir yüksek teknoloji şirketi için yeni ürün fikirleri üretmek üzere bir “fikir pazarı” yarattı. Yukarıda belirtilen çalışmaların aksine, getirileri bir şirket içi uzman komitesinin değerlendirmesine ve dolayısıyla pazar dışı bir kaynağa dayandırırlar. Graefe & Weinhardt (2002), bir saha deneyinde, bir grup öğrenciyi ve bir grup uzmanı içeren piyasalardaki getirileri belirlemek için piyasalara katılmayan dış uzmanlarla bir Delphi çalışması kullanır.
Tablo 12: Gerçek olmayan sonuçları olan tahmin piyasaları çalışmaları
Ödemeleri belirleme sorunu
Tüm bu çalışmaların temel sorunu, “geleneksel” PY'lerin aksine, eğer bir hisse senedinin getirisi belirlenemezse, tacirlerin performanslarına göre müteakip değerlendirmelerinin imkansız kalmasıdır. Bununla birlikte, yönetimle ilgili birçok soru için, olayların "gerçek değerleri" kabul edilebilir bir zaman çerçevesi içinde mevcut olmayabilir veya hiçbir zaman bilinemeyebilir.
Bu nedenle, gerçek olmayan olaylarla uğraşırken karşılaşılan temel zorluk, gerçek sonuç pazarlarındaki ödeme fonksiyonunu, tacirlerin nihai sıralamalarını belirleyen alternatif bir ödeme ile değiştirmektir. Bu alternatif getiri, daha sonra tahmin edilecek temel olayın herhangi bir "gerçek" durumundan bağımsızdır ve sonuç olarak başka türlü inşa edilmelidir.
Gerçek olmayan olaylar için stok getirilerinin belirlenmesi
Pazar-iç Pazar-dış
Uzmanlar tarafından
Soukhoroukova ve ark. (2008)
Graefe ve Weinhardt (2008)
Ticaret verilerine göre
Dahan ve ark. (2007a, 2007b)
LaComb ve ark. (2007)
Soukhoroukova ve Spann (2005)
Şekil 9: Getirileri belirlemek için alternatif genel yaklaşımlar (Slamka ve diğerleri (2009a)'dan)
Genel olarak literatür, bir hisse senedinin getirisini belirlemek için iki genel olasılık önermiştir. İlk olarak, getiriler yalnızca ticaret faaliyetinden elde edilen veriler kullanılarak piyasa içi olarak belirlenebilir (bkz. Şekil 9). Bu durumda, ticaret eylemleri, getiriler için vekil görevi görür. İkincisi, getiriler , belirli bir pazardaki alım satım verilerinden bağımsız olan bir vekil ölçü ile piyasa dışında belirlenebilir . Burada, uzmanlar değerlendirmeleri hakkında sorgulanabilir ve toplu değerlendirmeleri getiri olarak kullanılabilir. Bununla birlikte, uzmanlar tarafından piyasa-dış getirilerin kullanılması bazı dezavantajlar sergilemektedir. Eğer mevcutsa, uzmanlar edinmenin maliyeti daha yüksektir. Daha sonra, yine, uzman görüşleri tekrar bir araya getirilmelidir. Son olarak, tacirler kendi değerlendirmelerini girmek yerine potansiyel olarak önyargılı uzman kararlarını tahmin edebilirler.
Alternatif getirilerin değerlendirilmesi
Fiili olmayan piyasalarda getirilerin nasıl belirleneceğine dair farklı önerilere rağmen, bunların dış geçerliliğine ilişkin açıklamalar mevcut değildi. Bu nedenle, Slamka ve ark. (2008), piyasa içi getirilerin (hacim ağırlıklı ortalama fiyat, son fiyat ve son fiyat rasgele kapanış) teorik bir analizini yürütür ve dış geçerliliği belirlemek ve alım satım davranışını analiz etmek için bir deney yapar. Deneyin en önemli unsuru, gerçekte meydana gelen olaylara dayanmasıdır - bu nedenle, dış geçerlilik, alternatif piyasanın sonuçları paralel olarak yürütülen "geleneksel" bir tahmin piyasasıyla karşılaştırılarak test edilebilir. Tek fark, alternatif ödeme piyasalarının ilgili ödeme mekanizmasına dayalı olması, geleneksel tahmin piyasalarının getirisinin ise olayın sonucuna bağlı olmasıdır.
Deney, MBA öğrencileri ve üç farklı konudan, yani politika, spor ve ekonomiden oluşan ardışık üç pazardan oluşuyor. Üç konu, “geleneksel” ödeme dahil dört farklı getiri, her getiri için iki tekrar ve piyasa başına ortalama on hisse senedi ile toplam 240 hisse analiz edilebilmektedir.
Tablo 13: Deneyler genelinde ortalama mutlak hatalar (Slamka ve diğerleri (2009a'dan))
Tablo 13'ten çıkarılabileceği gibi, ortalama mutlak hata, beklendiği gibi, alternatif getiriler için ortalama olarak biraz daha yüksektir (28,85 - 34,33/33,25/33,92). Ancak, fiili piyasaların son fiyat piyasalarından 4,4 puanlık farkı sadece marjinaldir. Diğer iki ödeme karşılaştırılabilir. Ancak, gerçek ve alternatif getirilerin göreli tahmin doğruluğunun farklı konular arasında farklılık göstermesi şaşırtıcıdır. Gerçek piyasalar siyaset ve ekonomi konularında açıkça üstünken, sporda biraz daha kötü performans gösteriyorlar.
Alternatif ödeme piyasalarının iyi sonuçları, teoride ve pratikte olduğu gibi deneylerde gözlemlendiğinden, bazı dezavantajlar sergilemeleri anlamında şaşırtıcıdır. Buna herding davranışı, son dakika ticareti veya normal ticaret saatlerinde aşırı ticaret dahildir. Bu nedenle , alternatif, piyasa içi getirilere dayalı piyasaların, yüksek dış geçerliliğe sahip bilgi toplama için geçerli olduğunu söyleyebiliriz. Sonuç olarak, tercih piyasaları, fikir piyasaları veya uzun vadeli tahmin piyasaları gibi gerçek olmayan olaylarla ilgilenen piyasalar, geleneksel tahmin piyasası konseptinin makul yeni uygulama alanlarıdır.
Seçilmiş Saha Deneylerinden Elde Edilen Sonuçlar
Bu bölüm, üç saha deneyine, bunların kurulumuna ve sonuçlarına genel bir bakış sunar. Uluslararası bağlamda spor etkinliklerine ilişkin piyasaların tahmin doğruluğunu araştırmak ve performansa ilişkin sonuçları diğer tahminlerle karşılaştırmalı olarak göstermek için kullanılan STOCCER platformuyla başlıyoruz. Bölüm 4.2.2'de Politik Hisse Senedi Piyasası PSM, esas olarak seçim tahminine odaklanan bir platform olarak tanıtılmakta ve piyasa işleyişinin temel yönlerini göstermek için üç farklı piyasadan alınan sonuçlar kullanılmaktadır. Son olarak, bölüm 4.2.3, bir uzman pazarı kullanarak birkaç Avustralya rezervuarındaki su seviyelerini tahmin etmek için kullanılan Avustralya Bilgi Alışverişi AKX'i açıklamaktadır.
STOCCER-A Spor Tahmin Piyasası
Bu bölüm, STOCCER adlı bir 2006 FIFA Dünya Kupası tahmin pazarını açıklamaktadır. Aşağıdaki üç bölümdeki araştırma sorularını yanıtlamak için kullanılan verilerin çoğu, STOCCER tahmin pazarından gelmektedir. Bölüm 4.2.1.1, FIFA Dünya Kupası 2006'nın kendisini anlatır, Bölüm 4.2.1.2'de temel tasarım öğelerinin yanı sıra tacirler ve ticaret faaliyeti hakkında bilgiler de dahil olmak üzere STOCCER değiş tokuşu sunulur.
FIFA Dünya Kupası 2006
2006 yılının en önemli futbol turnuvası olan FIFA Dünya Kupası, 9 Haziran-9 Temmuz 2006 tarihleri arasında Almanya'da düzenlenen turnuvaya katılmaya hak kazanan 32 milli takımın katılımıyla gerçekleşti. Turnuva iki aşamada düzenlendi - grup aşaması ve eleme aşaması. Toplamda grup aşamasında 48, eleme aşamasında 16 maç oynandı ve toplamda 64 maç oynandı.
Grup aşamasında takımlar, eleme aşamasına hak kazanmak için dörderli sekiz grupta karşılıklı oynadı. Bir maçı kazanan takım üç puan, kaybeden takım sıfır puan ve 90 dakika sonra beraberlik durumunda her takım bir puan aldı. Her gruptaki en başarılı iki takım eleme aşamasına yükseldi. İki veya daha fazla takım aynı sayıda puanı elde ederse, doğrudan karşılaştırma, yani birbirlerine karşı oynanan maç(lar)ın sonuçları, eşitliği bozmak için kullanıldı. Atılan ve alınan gol sayıları arasındaki fark, grup aşamasında atılan toplam gol sayısı, FIFA dünya sıralamasından FIFA ülke katsayısı ve son olarak yazı tura atma arasındaki fark ikincil eşitlik bozucu unsurlardır.
24 Haziran'da başlayan eleme etabında bir grubun galibi, kalan gruplardan birinin ikincisi ile oynadı. Eleme aşamasındaki tüm maçlar ani ölüm sistemiyle oynandı. Ayrıca iki yarı final maçının kaybedenleri arasında üçüncülük için bir maç oynandı . Eleme aşamasında normal sürenin ardından beraberlik olması durumunda maç iki kez on beş dakikalık uzatmalara devam edildi. Uzatma süresinden sonra hala bir maça karar verilmediyse, penaltı atışları vardı. Eleme aşamasındaki bir maçın galibi bir sonraki tura yükseldi. Şekil 10, 2006 FIFA Dünya Kupası eleme aşamasındaki 16 maçın tümünü göstermektedir.
Son 16
Çeyrek Final Yarı Final
son
Şekil 10: 2006 FIFA Dünya Kupası eleme aşaması
Turnuvayı, uzatmalar berabere bittikten sonra penaltı atışlarında Fransa'yı mağlup eden İtalya kazandı. Almanya, Portekiz'i mağlup ederek üçüncü oldu. Bazen şaşırtıcı olan 2002 turnuvasından sonra, 2006 FIFA Dünya Kupası'na geleneksel futbol güçleri hakim oldu. Altı eski şampiyon çeyrek finalde yer aldı ve Ukrayna ve Portekiz tek göreli yabancı olarak kaldı.
Stoccer Borsası
STOCCER, 2006 FIFA Dünya Kupası öncesinde ve sırasında, turnuvanın sonucunu, özellikle çıkan maçların sonucunu ve turnuvanın en çok gol atan oyuncusunu tahmin etmek için çalıştırıldı. Toplamda 1.700'den fazla tacir, oyun parası tahmin piyasası STOCCER'a kaydoldu . İlk pazar 15 Mayıs 2006'da başladı ve 9 Temmuz 2006'da FIFA Dünya Kupası'nın sonuna kadar devam etti . Ticaret platformu 7 gün 24 saat halka açıktı. Ortalama olarak, günde 1.600'den fazla işlem yapıldı ve toplamda yaklaşık 90.000 işlem gerçekleşti. Kayıtlı kullanıcı sayısındaki sürekli artış ve alım satım faaliyetinin zaman içindeki gelişimi Şekil 11'de gösterilmektedir. 9 Haziran 2006 civarında kullanıcı sayısındaki ve günlük alım satım sayısındaki artış şüphesiz aşağıdaki gibi açıklanabilir. Her şeyden önce o gün açılış maçı yapıldı ve dolayısıyla turnuvaya ilgi oldukça fazlaydı. Ayrıca, o dönemde Stoccer borsası ile ilgili birkaç gazete makalesi yayınlandı ve böylece piyasalar daha geniş bir kitleye duyuruldu.
Şekil 11: Zaman içindeki kullanıcı sayısı ve ticaret etkinliği
Aşağıdaki alt bölümlerde, pazarlarımızın temel tasarım öğeleri, yani ticareti yapılan sözleşmeler, ticaret mekanizmaları, teşvik programları, tüccarlar grubu ve ticaret yazılımı daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
Sözleşmeler
Toplamda 19 pazar yürüttük - on altıncı turdan başlayan final turlarındaki 16 maç için 16 pazar, turnuvanın en çok gol atan oyuncusunu tahmin etmek için iki pazar ve 32 milli takımın tamamının paylarının yer aldığı sözde şampiyonluk pazarı. 2006 FIFA Dünya Kupası'nın bir kısmı takas edildi. Bu üç piyasa türü de Tablo 14'te gösterilmektedir ve her bir piyasada ticaret için mevcut sözleşme türleri, piyasa başlangıç ve bitiş zamanı ve ayrıca sözleşmelerin kapanışta nasıl değerlendiğine ilişkin bilgiler verilmektedir. pazar (ödeme).
Tablo 14: 2006 FIFA Dünya Kupası sırasında işletilen piyasalar
Birinci tür piyasa olan şampiyonluk piyasasında, milli futbol takımlarının 32 sözleşmesi piyasa kapanışında şu şekilde değerlendi: dünya şampiyonu için 50 sanal para birimi, ikinci için 30, ikinci için 20 sanal para birimi. yarı finalde elenen tüm takımlar için, çeyrek finalde elenenler için 10 ve son 16 turunda elenenler için 5 takım. Kalan 16 takımın tüm hisseleri sonunda değersizdi. Şampiyona pazarı, 2006 FIFA Dünya Kupası'nın ilk maçından yaklaşık üç hafta önce başladı ve 9 Temmuz 2006'daki finalin hemen ardından kapatıldı . Dünya şampiyonasının tüm süresi boyunca çevrimiçi olan tek pazar buydu.
1.260'tan fazla tüccar bu piyasaya emir verdi ve toplamda 80.000'den fazla alım satım gerçekleşti. Sözleşme başına toplam işlem sayısı Şekil 1 2'de gösterilmektedir. En çok işlem gören sözleşmeler arasında Fransa, Almanya, Brezilya ve Arjantin gibi geleneksel futbol güçleri yer almaktadır. "Angola" örneğindeki nispeten yüksek işlem sayısının bir nedeni, sipariş giriş maskesindeki sözleşmelerin alfabetik olarak sıralanması ve bu nedenle Angola sözleşmesinin ilk sırada yer alması olabilir.
Şekil 12: Şampiyona pazarındaki işlem sayısı
İkinci tür pazarlar, yani maç pazarları, final turlarındaki maçların sonucunu tahmin etmeye odaklandı. Final turlarındaki 16 maç için maç başına üç sözleşme vardı. Bunun nedeni, her maç için aşağıdaki üç olası sonucun tanımlanmış olmasıdır: Ya iki milli takımdan biri kazandı ya da ikinci yarıdan sonra beraberlik oldu. Turnuvanın son turlarında beraberlik olmamasına rağmen üçüncü sözleşme (“beraberlik”) getirildi. Bunun nedeni, uzatmalar ve penaltı atışlarının sonuçları az çok tahmin edilemez olarak değerlendirilebileceği için dikkate alınmamasıydı. Bu, profesyonel bahisçilerle yapılan spor bahislerinde de oldukça yaygındır. Alım satım, maçlardan iki gün önce başladı ve maçların ikinci yarısından hemen sonra durduruldu. Gerçekleşen olaya karşılık gelen sözleşme, maçtan sonra 10 sanal para biriminde değerlendi; diğer iki sözleşme değersizdi.
16 maç piyasasındaki alım satım faaliyeti ile ilgili veriler, tüccar sayısını ve maç piyasası başına alım satım sayısını gösteren Şekil 13'te verilmektedir. Ortalama olarak, piyasaların açık olduğu iki gün boyunca emir veren piyasa başına yaklaşık 110 tüccar vardı. Sadece 120 işlemle “İsviçre-Ukrayna” en az işlem yapılan maç oldu. En likit piyasa, yaklaşık 900 işlemle yarı final “Portekiz-Fransa” oldu. Ortalama olarak, maç pazarı başına yaklaşık 450 işlem vardı.
Şekil 13: Maç pazarlarındaki alım satım faaliyeti
Üçüncü tür piyasaların, yani iki gol atan oyuncu piyasasının ardındaki fikir, tüm turnuvanın en çok gol atan oyuncusunu tahmin etmekti. En çok gol atan oyuncunun sözleşmesi 100 sanal para birimi değerindeydi; diğer tüm sözleşmelerin değeri 0'dı. Aynı sayıda gole sahip birkaç üst düzey oyuncu olsaydı, bunlar 100 sanal para birimi bölü bu oyuncuların sayısına bölünürdü. Başlangıçta, golcü piyasası 6 Haziran 2006'da önceden belirlenmiş bir oyuncu grubuyla başladı . Ek olarak, şimdiye kadar takas edilmemiş bir oyuncu gelir gelmez iki sözleşmeye bölünen bir "diğer" sözleşmesi vardı. çarşıda üçüncü golünü attı. Bu durumda, piyasaya yeni oyuncuya karşılık gelen bir sözleşme sunuldu. Bir tüccarın bu noktada depozitosunda "diğer" hissesi varsa, otomatik olarak yeni oyuncuyla ek bir sözleşme aldı.
Alım satım mekanizmasının tahmin doğruluğu ve alım satım davranışı üzerindeki etkisini incelemek için iki golcü piyasası vardı - biri sürekli çift müzayedeli bir piyasa ve bir de çağrılı müzayedeli ikinci bir piyasa. Tüccarlar, bireysel oyunculardaki sözleşmelerini alıp satmak için iki piyasadan herhangi birini seçmekte özgürdü.
Şekil 14, her iki piyasada da zaman içindeki işlem sayısını göstermektedir.
Zaman içinde günlük işlemlerin dağılımı
Tarih
Şekil 14: Günlük işlemlerin zamana göre dağılımı
Günlük işlem sayısıyla ölçülen alım satım faaliyetinin, CDA piyasasında çağrı piyasasına göre daha yüksek olduğu açıktır. Ortalama olarak, çağrı müzayedesinde günde 31 işleme kıyasla, CDA'da günde 78'den fazla işlem vardı. Toplamda, çağrı piyasasındaki 738 işleme kıyasla, CDA piyasasında 1886 işlem vardı. Bazı nedenlerden dolayı (muhtemelen alım satımın aciliyeti) tüccarlar CDA piyasasında alım satımı tercih ediyor gibi görünüyor. İlgili piyasada en az bir işlem yapan tacir sayısına bakıldığında, 197 tacirli CDA piyasası da 179 tacirli çağrı piyasasından daha fazladır.
Ticaret Mekanizmaları
Finansal piyasa tasarımıyla ilgili olarak, STOCCER'da iki farklı ticaret mekanizması kullanıldı - sürekli ikili müzayede (CDA) ve bir çağrı müzayedesi. Bu iki ticaret mekanizması daha önce kabaca açıklanmıştır. CDA dışı tek pazar, iki golcü pazarından biriydi. Bu pazar, bu çalışmada ele alınan araştırma sorularını yanıtlamak için özel bir öneme sahip olmadığından, daha ayrıntılı olarak açıklanmamıştır. Diğer tüm pazarlar, yani şampiyona pazarı, 16 maç pazarı ve ikinci golcü pazarı, limit emirlerle birlikte bir CDA kullandı.
Kaydolduktan sonra her tacire, herhangi bir piyasada işlem gören her sözleşmeden 100 hisse ve 100.000 sanal para birimi nakit hesabı tahsis edildi ve böylece anında işlem yapabildi. Ek hisseler, sözde temel portföyler aracılığıyla ihraç edildi (Forsythe ve diğerleri, 1992, Weinhardt ve diğerleri, 2006b, Weinhardt ve diğerleri, 2005). Temel bir portföy, ilgili piyasada işlem gören her sözleşmenin bir payını içerir. Portföy fiyatı, bir pazardaki her sözleşmenin bir hissesi için getirilerin toplamına eşittir ve örneğin maç pazarlarında 10 sanal para birimidir. Bu nedenle, bir maçın sonucunu doğru tahmin etmenin getirisine karşılık geldi. Piyasa operatörlerinden ve piyasa operatörlerine portföy alım satımı bu nedenle tüccarlar için risksizdi ve piyasalar çalışırken herhangi bir zamanda mümkündü.
Tüccarlar, satın alma (teklif) veya satış (sorma) teklifleri sundu. Alımlar ve talepler, fiyat/zaman önceliği ile kuyruklarda tutuldu, yani önce fiyata göre, sonra zamana göre sıralandılar. Teklifler, (i) tacirler tarafından geri çekilinceye, (ii) tacir tarafından tanımlanan kullanım süreleri dolana veya (iii) bir karşı teklifle eşleştirilene kadar kuyrukta kaldı. İşlemler, ilgili kuyruklardaki alış ve satış fiyatları çakıştığında otomatik olarak gerçekleştirildi. Satış kuyruğundaki mevcut minimum fiyata eşit veya daha yüksek bir fiyattan teklif verildiğinde, satış fiyatından bir işlem gerçekleştirildi. Benzer şekilde, teklif kuyruğundaki mevcut maksimum fiyata eşit veya daha düşük bir fiyattan bir satış teklifi sunulduğunda, teklif fiyatından bir ticaret gerçekleştirildi. Aynı fiyattan iki veya daha fazla teklif olması durumunda, piyasaya en erken verilen teklif önce gerçekleştirilir. Sistem tacirlerin kimliklerini analiz etmediği için bir tacir kendisine karşı da işlem yapabilir. Açığa satışa sistem tarafından izin verilmedi. Ayrıca, nakit hesabında yetersiz bakiye bulunan tekliflerin yanı sıra tacirin portföyü bir sözleşmede karşılık gelen sayıda hisse içermediğinde satış teklifleri verilmesi engellendi (açık ticaret yok).
teşvikler
Spor karşılaşmaları için geleneksel bahis borsalarının aksine, tahmin piyasası STOCCER bir oyun parası piyasası olarak işletiliyordu. Gerçek parayla oynanan bir spor tahmin pazarı kurmak şu anda Almanya'da yasal değil. Gerçek para yatırmak yerine, her tüccarın başlangıçta 100.000 sanal para birimi ve her sözleşmeden 100 hissesi vardı. Tüccarların piyasaya katılmaları ve beklentilerini ortaya koymaları için tek dışsal teşvik, kullanıcı adlarının STOCCER web sayfasındaki sıralaması ve bir çekiliş ödülüydü. TOP-100 tacirleri, yani 9 Temmuz 2006'daki FIFA Dünya Kupası finalinden sonra en yüksek para yatırma değerine sahip 100 tacir , birincilik ödüllerinin “Garantiefonds UniGarant Deutschland (2012) hisseleri olduğu bir final çekilişine katıldı. )” 3.000, 2.000 ve 1.000 Euro değerinde yatırım fonu. Bu nedenle tüccarlar, en yüksek mevduat değerine sahip 100 tüccar arasında yer almak için oldukça güçlü bir teşvike sahipti. Ek olarak, bir önceki haftanın en aktif 20 taciri arasında haftalık bir iPod çekilişi yaptık.
Mayıs 2006 ile 9 Temmuz 2006 arasında mevduat değerini neredeyse %900 artırmayı başardı . Diğer uçta, birkaç tüccar ilk mevduat değerinin neredeyse %100'ünü kaybetti. Tüccarların birden fazla kullanıcı hesabı oluşturmasını ve bir hesaptan diğerine nakit transfer etmek için kendi aleyhine işlem yapmasını engellemek için genel şartlar ve koşullar kullanıldı. Tüccarların bir kereden fazla kaydolmasına izin verilmedi. Ayrıca, otomatik eylemler için her türlü yazılımın kullanılması yasaklandı. Birkaç tüccar bu hüküm ve koşulları ihlal etti ve diskalifiye edildi.
Tüccarlar
STOCCER'a katılım isteğe bağlıdır. Toplamda, tahmin piyasasına 1.700'den fazla tüccar kaydoldu. Kayıt işlemi sırasında tüccarlar cinsiyetleri, yaşları ve menşe ülkeleri hakkında bilgi verdiler. Tüccarlar ağırlıklı olarak erkekti ve menşe ülkelerinin toplam nüfusuna kıyasla oldukça gençti. Tüccarların neredeyse %89'u
erkek. Tablo 15 tacirlerin yaş dağılımını göstermektedir. 30 yaş ve altındaki tüccarlar, toplam tüccar sayısının yaklaşık %57'sini oluşturmaktadır.
Tablo 15: Tüccarların yaş dağılımı
Stoccer Almanya'da faaliyete geçtiğinden ve tanıtıldığından bu yana, bu ülkeden gelen tüccarlar da en büyük tüccar grubunu oluşturdu. Genel olarak, tüccarlar dünya çapında 72 farklı ülkeden gelmektedir. Şekil 15'te görülebileceği gibi, tüccarların yaklaşık üçte ikisi Alman'dı.
Şekil 15: Tüccarların menşe ülkesi Önemli sayıda tüccara sahip diğer ülkeler İsviçre (235 tüccar), ABD (56 tüccar), Belçika (55 tüccar), Avusturya (33 tüccar), Birleşik Krallık (20 tüccar), Çin (15) idi. tüccarlar) ve İtalya (15 tüccar).
FIFA Dünya Kupası'ndan sonra, tüm tacirlerden, diğerlerinin yanı sıra futbol konusundaki bilgileri ve ilgilerinin yanı sıra menkul kıymetler ticaretindeki deneyimleri hakkında açıklayıcı bilgiler sağlamak için kısa bir web tabanlı anketi doldurmaları istendi. 74 tüccar bu anketi tamamladı. Bu tüccarların dörtte üçü , FIFA Dünya Kupası sırasında TV'de canlı olarak 16 veya daha fazla maç izledi. 74 tüccardan 13'ü, yalnızca dört haftalık bir süre içinde TV'de 45'ten fazla maç izledi. Bu nedenle futbol konusunda oldukça hevesli görünüyorlar . Birkaç tüccar da menkul kıymet ticaretinde oldukça deneyimli görünmektedir. Anketi tamamlayan tacirlerin %55'inden fazlası menkul kıymet portföyüne sahiptir ve yaklaşık %10'u mali piyasalarda oldukça fazla işlem yapmaktadır, yani yılda 20'den fazla işlem gerçekleştirmektedir. Anketi tamamlayan tacirlerin %27'si, tahmin piyasaları kavramına bile aşinaydı ve diğer tahmin piyasalarına zaten katılmıştı.
Ticaret Yazılımı
Önceki bölümde açıklanan Stoccer tahmin piyasasının temel tasarım öğelerine ek olarak, web tabanlı ticaret yazılımının yanı sıra tüccarların hesapları, farklı piyasalar, teklifler ve Teknik açıdan ticaret. Stoccer, her biri birden çok dilde aynı anda birkaç tahmin pazarını çalıştırmak veya farklı pazarlar için farklı ticaret mekanizmalarını etkinleştirmek gibi çok sayıda işlevsel ve işlevsel olmayan gereksinimi karşılamak zorundaydı. Pazar araştırması gibi diğer uygulama alanlarında yeniden kullanımı kolay olması gerektiğinden, oldukça esnek bir platforma ihtiyaç vardı. Çok sayıda kullanıcı nedeniyle, yazılım platformunun da ölçeklenebilir olması gerekiyordu.
Tüm gereklilikleri yerine getirmek için, STOCCER ticaret yazılımı mevcut iki ticaret platformuna dayanıyordu ve böylece bu sistemlerin işlevselliğini entegre etti. İki platform, geçmişte öncelikli olarak siyasi seçimlerin sonuçlarını tahmin etmek için kullanılan, sahada test edilmiş bir platform olan siyasi borsa PSM idi (cp. Gandar ve diğerleri, 1998, Pope ve Peel, 1989) ve Meet2trade , bir paket ticaret gibi yenilikçi ticaret özelliklerini gerçekleştiren ve tüccarların kendi elektronik pazarlarını bireysel olarak yapılandırmalarına olanak tanıyan jenerik elektronik ticaret platformu (2002). En likit piyasa yani şampiyonluk piyasası PSM bazında, tüm maç piyasaları ve golcü piyasaları Meet2trade ticaret platformu ile işletilmiştir. Bir kullanıcının ticaret yapmak istediği piyasaya bağlı olarak, iki ticaret platformundan biri tarafından sağlanan bir ticaret ekranına yönlendirildi.
Tüccarlar, elbette, STOCCER'ın mevcut iki platform üzerine inşa edildiğini dikkate almamalıdır. Böylece, her iki ticaret platformu için tamamen aynı görünüm ve hisse sahip bir web arayüzü hayata geçirildi. Ana ticaret ekranının bir örneği Şekil 16'da gösterilmektedir.
Tüccarlara sunulan piyasa bilgileri, en yüksek üç alış fiyatındaki birikmiş teklifleri, en düşük üç satış fiyatındaki birikmiş satışları, son işlem fiyatını ve tüm sözleşmelerin fiyat geçmişini gösteren çizelgeleri içerir. Ayrıca, işlem ekranının bir parçası olarak ilgili ödeme işlevini içeren piyasanın kısa bir açıklaması gösterildi. Bir uyarı servisi, ilgili tüccar tarafından önceden tanımlanmış bireysel fiyat limitlerinin aşılması durumunda tüccarları e-posta yoluyla bilgilendirdi. Bireysel tüccarlar için mevcut hesap bilgileri, her bir sözleşmede tutulan hisse sayısını, nakit hesabının bakiyesini, mevduatlarının toplam değerini, ödenmemiş alım ve satım emirlerinin bir listesini ve ayrıca alım satımların bir listesini içerir.
Depozito değerlerine göre sıralanan tüm tüccarların sıralaması, yani nakit hesaplarının bakiyesi artı belirli bir zamanda tuttukları sözleşmelerin değeri, ticaret ekranının bir parçası değildi, ancak STOCCER web portalında ayrı olarak gösteriliyordu. www.stoccer.com . Bu portal ayrıca tacirlerin kazanabileceği ödüller, öğretici ve sık sorulan sorular da dahil olmak üzere tahmin piyasasının çalışma prensibi ve 2006 FIFA Dünya Kupası ile ilgili güncel futbol haberleri hakkında daha fazla bilgi sağladı. ticaret ekranı ve portal, Almanca, İngilizce, Fransızca ve İspanyolca olmak üzere dört dilde kullanıma sunuldu.
OYUNCU
Güncel marktti fexcerwoeld şampiyonu
OConUct Q Sadakat bildirimi
Şekil 16: Stoccer'ın işlem ekranı
PSM ve Meet2trade aynı teknolojiye dayanmadığından, iki ticaret platformu veri tabanı düzeyinde entegre edilmiştir. Şekil 17'de görülebileceği gibi, her iki sistem de aynı PostgreSQL veritabanına erişmiştir. Kullanıcı verileri gibi gerekli tüm veriler, PSM ve Meet2trade tarafından paylaşıldı, böylece bir tacirin yalnızca bir kez kaydolması gerekti ve ardından, temel ticaret platformlarının her ikisine de erişim hakkı verildi. İki platform arasındaki ayrım kuralı, işlem gören sözleşme türüydü. Bu, PSM'ye dayalı olarak işletilen şampiyona pazarında işlem gören sözleşmelerin aynı zamanda Meet2trade tarafından yönetilen diğer pazarlarda işlem görmediği anlamına gelir ve bunun tersi de geçerlidir. Bununla birlikte, her iki platform da aynı nakit hesabını kullandığından, tacirlerin mevduatlarının entegre edilmesi gerekiyordu. Sonuç olarak, örneğin bir tüccarın her iki sistemdeki satın alma emirlerinin toplam hacminin, nakit hesabındaki para miktarını aşmasına izin verilmemesi anlamında, ticaret faaliyetinin koordinasyonu gerekliydi. Her iki işlem platformu da, örneğin yeni pazarlar ve sözleşmeler eklemek için pazar yönetimi araçları sağladı.
Şekil 17'de görüldüğü gibi, ortak PostgreSQL veri tabanı tek bir fiziksel makinede çalışıyordu ve PSM ve Meet2trade (m2t) ticaret platformlarını çalıştırmak için kullanılan iki makineden erişiliyordu. STOCCER web portalı, TYPO3 İçerik Yönetim Sistemi kullanılarak oluşturuldu ve dördüncü bir makinede çalıştı. Portalın içeriğini depolamak için ayrı bir MySQL veritabanı kullanıldı.
Şekil 17: Stoccer'ın donanım ve yazılım mimarisi
Sistem yüküyle başa çıkmak için bu yazılım sistemlerini dört farklı makinede çalıştırmak gerekiyordu. STOCCER alım satım yazılımının sürekli operasyonel kullanılabilirliğini garanti etmek için beşinci bir makine, herhangi bir zamanda diğer dört makineden birinin gerçekleştirdiği görevleri devralmaya hazırdı. Bu amaçla, iki veri tabanından gelen verilerin beşinci makinede çoğaltılması gerekiyordu, çünkü aksi takdirde veriler sonsuza kadar kaybolabilir veya en azından geçici olarak kullanılamayabilir.
Tahmin Doğruluğu
Bu bölüm, spor tahminleri alanında piyasalarımızın tahmin doğruluğuna dair kanıtlar sunar. Daha önceki ampirik araştırmalar, çeşitli uygulama alanlarında uzman görüşleri veya anketler gibi geleneksel tahmin yöntemlerine göre piyasaların tahmin gücünü doğrulamaktadır. 2006 FIFA Dünya Kupası için oyun parası tahmin pazarından toplanan veriler , spor tahmin pazarlarının tahmin doğruluğunu ampirik olarak (i) rastgele tahmin edicilerle, (ii) başarı hakkında tarihi futbol verilerine dayanan tahminlerle karşılaştırmak için kullanılır. milli futbol takımlarının yanı sıra (iii) profesyonel bahisçilerin bahis oranları.
Bu üç kriteri kullanmanın arkasındaki fikir şudur: Tahmin piyasalarının tahminleri, tacirlerin bilgi ve beklentileri tarafından yönlendirilir. Rastgele olası sonuçlar çizmekten daha iyi tahminlerle sonuçlanmıyorsa, bu tahminler değersizdir. Bu nedenle, rastgele tahmin ediciler, Stoccer piyasalarının tahmin doğruluğunu değerlendirmek için ilk kriter olarak kullanılır. Tüccarlar, geçmiş verilerin yanı sıra kendilerine sunulan güncel bilgileri ve turnuva boyunca devam eden gelişmeleri de dikkate alır. Milli futbol takımlarının tarihi başarısına dayanan tahminleri ikinci bir ölçüt olarak kullanmak, ek bilgiler dahil ederek piyasaların bu tahminlerden üstün olup olmadığını incelemeye olanak tanır. Bu araştırma kapsamında, saf tarihsel verilere dayalı olarak hesaplandığı için FIFA dünya sıralaması kullanılmaktadır. Bahis oranları, sporda köklü olduklarından ve çok verimli oldukları bilindiğinden üçüncü bir kriter olarak hizmet eder (Schmidt ve Werwatz, 2002). Sabit oranlı bahisler, tahmin piyasalarından farklıdır, çünkü oranlar uzmanlar, yani bahisçiler tarafından belirlenir ve bahisçiler yalnızca verilen fiyattan bahis yapıp yapmamaya karar verebilir. Tahmin piyasalarında ise fiyatlar, tacirlerin toplam beklentilerini yansıtır ve farklı beklentilere sahip herhangi bir tacir tarafından değiştirilebilir.
Verilerin Açıklaması
Karşılaştırmamız için kullandığımız veriler, ilgili STOCCER şampiyonası ve maç pazarlarının yanı sıra iki büyük bahis şirketinin bahis oranlarını, FIFA dünya sıralamasını ve rastgele bir tahminciyi içerir. Bahis sağlayan iki şirket, yani ODDSET ve wetten.de, STOCCER tahmin pazarları için bir ölçüt olarak kullanılmaktadır (benzer bir yaklaşım için bkz (Spann ve Skiera, 2009). ODDSET , Almanya'nın en büyük bahis kurumudur ve devlet tarafından yönetilmektedir. Wetten.de , özel bir şirket tarafından yönetilen popüler bir spor bahis sağlayıcısıdır.Her iki bahis şirketi de bahisçilerin 2006 FIFA Dünya Kupası sırasında bahis oynayabilecekleri sabit oranlar sunmuştur.Wetten.de'nin tipik bir bahis ekranı Şekil'de gösterilmektedir. 18.
Bu verilere dayalı karşılaştırma, birçok açıdan Schmidt ve Werwatz'ın (2002) çalışmasından farklılık göstermektedir. Schmidt ve Werwatz tarafından incelenen futbol tahmin piyasalarının en önemli özelliklerinden biri, gerekli olan gerçek para yatırımıydı: her tacir belirli bir miktar para yatırmak zorundaydı (50€'ya kadar) ve bu nedenle parasal kayıplara maruz kalabilirdi. Haliyle bu piyasalar, geçmişte doğruluğu kanıtlanmış olan Iowa Elektronik Piyasalarına benziyordu. Ancak, Stoccer oyun parası piyasalarında, tacirlerin herhangi bir gerçek para yatırımı yapmaları gerekmiyordu. Tüccarlar bu nedenle beklentilerini açıklayarak ne para kaybedebilir ne de kazanabilir. Diğer bir fark ise, STOCCER tahmin piyasalarının Schmidt ve Werwatz tarafından açıklanan piyasalardan daha likit olmasıdır. Ayrıca, Schmidt ve Werwatz tarafından yapılan piyasa tahminlerini bahis oranları ve rastgele tahmin edicilerle karşılaştırmanın yanı sıra, sonraki bölümler ayrıca STOCCER tahmin piyasalarının tarihi futbol verilerine dayanan tahminlerden daha iyi performans gösterip göstermediğini ve tahminlerin ne ölçüde farklı temellere dayandığını araştırır. sözleşme türleri farklılık göstermektedir.
STOCCER Maç Pazarları
SOCCER'da final turlarındaki maçların sonucunu tahmin etmeye odaklanan 16 maç pazarı vardı. Maç başına üç sözleşme vardı. Ya iki milli takımdan biri kazandı ya da ikinci yarı berabere bitti. Gerçekleşen sonuca karşılık gelen sözleşme 10 sanal para biriminde değerlendirilirken, diğer iki sözleşme değersiz hale geldi. Maçlar, maçların sonucu ve üç olası sonucun işlem fiyatları Tablo 16'da gösterilmektedir.
Tablo 16'da gösterilen işlem fiyatları, başlama vuruşundan önceki son işlemin fiyatlarıdır. Etkin piyasa hipotezine göre, bu fiyatlar şu anda tüccarlar için mevcut olan tüm ilgili bilgileri içermektedir. Tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması için, maç piyasalarında bir maçın tahmin edilen sonucu, olası üç sonuçtan en yüksek işlem fiyatına sahip olanıdır. 16 maçın 9'unda en yüksek işlem fiyatına sahip sözleşme fiili sonuca karşılık geldi.
Tablo 16: STOCCER maç marketlerinin Son İşlem fiyatları
STOCCER Şampiyonluk Pazarı
Tüm maçlar için başka bir tahmin seti, STOCCER şampiyonası pazarında yarışan takımların sözleşme fiyatlarından elde edilebilir. 32 milli futbol takımının hepsinin sözleşmeleri bu piyasada işlem görüyordu. Karşılık gelen maçı oynayan iki takımın maçları, maç sonuçları ve takas fiyatları Tablo 17'de gösterilmektedir. Yine Tablo 17'de gösterilen takas fiyatları başlama vuruşundan önceki son ticaretin fiyatlarıdır . Bu fiyatlar, şu anda tüccarlar için mevcut olan tüm ilgili bilgileri içermelidir.
Tablo 17: STOCCER şampiyonluk pazarının Son İşlem fiyatları
Aşağıdaki analiz için, bir maçın tahmini galibi, başlama vuruşundan önce işlem fiyatı daha yüksek olan takımdır. İki takımın ticaret fiyatları eşit olduğunda bir beraberlik tahmin edilir. 64 maçın 38'inde, takas fiyatı daha yüksek olan takım maçın asıl galibi oldu.
Bahis Oranları
Sabit oranlı bahislerde, bir bahis şirketinin bir veya birkaç profesyonel uzmanı, genellikle zaman içinde ayarlanmayan sabit oranlar belirler. Bahisçiler daha sonra ilgili etkinliğin başlamasından bir süre önce bu bahisleri kabul eder veya reddeder. Esasen, sabit oranlı bahislerde, potansiyel olarak bilgili bahisçilerden alınan bilgiler, oranlar belirlenirken hesaba katılmaz. Çok sayıda çalışma, sabit oranlı bahis piyasalarının verimli olduğunu göstermiştir (örn. Cain ve diğerleri, 2000, Thaler ve Ziemba, 1988). Örneğin, Pope ve Peel (2006), sonuçların gerçek oluşum olasılıklarını ve olasılık belirleyiciler tarafından zımnen aktarılan olasılıkları içeren doğrusal bir olasılık modeli geliştirir . Daha sonra birkaç bahis stratejisi türetirler ve hiçbir stratejinin beklenen pozitif getiri sağlamadığını gösterirler. Bununla birlikte, favori-uzun mesafe yanlılığı gibi bazı verimsizlikler tespit edildi (Forrest ve diğerleri, 2005). Bu, favorilere gereğinden az değer verildiği ve uzak ihtimallerin, yani pek olası olmayan sonuçların aşırı değerlendirildiği anlamına gelir. Spor bahisleri tarihinin yakın tarihli bir özeti için bkz. Vlastakis ve ark. (2006).
Bahis şirketlerinin kayıplardan kaçınmak için doğru tahminler yapması gerekmektedir (Woodland ve Woodland, 1994). Büyük meblağlar söz konusu olduğunda, doğru bir şekilde tahmin etmeye yönelik parasal teşvik belirgindir ve muhtemelen herhangi birinden çok daha güçlüdür.
Tahmin piyasası çünkü oyun parası piyasalarında söz konusu para yoktur ve gerçek para piyasalarında genellikle çok az para söz konusudur. Forrest ve ark. (2005) ve Schmidt ve Werwatz (2002), sabit oranlı bahis pazarlarında bahisçiler için doğru tahminlerin önemini vurgulamaktadır: "Eğer bahisler yanlış fiyatlandırılırsa, bahisçiler için mali sonuçlar ciddi olabilir". Genellikle %15-25 oranında bir komisyon ücreti alınsa da (Schmidt ve Werwatz, 2002) ve kısa vadede olası kayıpları hafifletebilse de, rekabet altında, bahis şirketlerinin doğru teklifler oluşturmak için güçlü bir teşviki vardır. Ayrıca, bahisçilerin amaçlarından biri, bahisçilerin yatırımlarının üç sonuca da eşit olarak dağılacağı şekilde bahisçilerin herhangi bir risk almamaları nedeniyle bahisçilerin amaçlarından biridir (Franke ve diğerleri, 2006, Franke ve diğerleri, 2008). ).
ıslatmak.de /
Şekil 18: Sabit oranlı bir bahis sitesinin tipik ekranı
64 Dünya Kupası karşılaşmasının her biri için, birinci takımın galibiyetine (1), beraberliğe (0) ve ikinci takımın galibiyetine (2) bahis yapılabilir. Tüm bahisler, normal oyun süresinden sonraki skora yöneliktir. Final turlarındaki uzatmalar ve penaltı atışları dikkate alınmaz. Normal süre içinde sonuçlanmayan maçlar berabere sayılır. Bahis fiyatları ondalık oranlarla belirtilir - 3,5 ile verilen bir bahis, ilgili olayın gerçekten gerçekleşmesi durumunda bahis tutarının 3,5 katını öder. Bahisçiler ticari bir çıkar peşinde koştuğundan ve kısa vadeli kayıpları önlemek için ellerinden gelenin en iyisini yapmaya çalıştıklarından, bahis oranlarına bir komisyon ücreti dahildir. Bu, üç olası sonuca da aynı miktarda para yatırmanın %15-25'lik bir kayba yol açacağı anlamına gelir. Futbol, Almanya'da popüler bir spor olduğundan, 2006 FIFA Dünya Kupası sırasında maçların sonuçlarına oldukça büyük miktarda para yatırıldığı varsayılabilir.
Maçlar, maçların sonuçları ve wetten.de'den alıntılar Tablo 27'de gösterilmektedir (bkz. Ek A). Sırasıyla, ODDSET'ten gelen veriler Tablo'da gösterilmektedir.
28 (bkz. Ek A). Aşağıdaki karşılaştırma için, bir maçın tahmini sonucu en düşük teklife sahip olandır çünkü alıntılara göre bu en olası sonuçtur. Wetten.de için, en düşük alıntıya sahip sonuç, 64 maçın 43'ünde maçın gerçek sonucuna karşılık geldi. ODDSET için, gerçek sonuç 64 metreden 37'si için tahmin edildi .
FIFA Sıralaması
FIFA dünya sıralaması , erkek milli futbol takımları için bir sıralama sistemidir. FIFA'ya (Federation Internationale de Football Association) üye ülkelerin takımları, maç sonuçlarına göre sıralanır. En başarılı takım en üst sırada yer alır. Aşağıda, yalnızca geçmiş verilere dayandığından FIFA dünya sıralaması başka bir ölçüt olarak kullanılmıştır. Bu nedenle, STOCCER tahmin piyasalarının yalnızca tarihsel verilerden elde edilen tahminlerden daha iyi performans gösterip göstermediği araştırılabilir ve bu nedenle, tıbbi nedenlerle veya diskalifiye nedeniyle ayrılan oyuncular gibi milli futbol takımlarının mevcut durumu hakkında güncel bilgileri dikkate alıp almadığı araştırılabilir. .
Aşağıda bir ölçüt olarak kullanılan ve Mayıs 2006'daki FIFA dünya sıralaması, Mayıs 2006'dan önceki son sekiz yılın geçmişini dikkate alır. takımın durumunu yansıtmak için yoğun bir şekilde. Aşağıdaki faktörleri dikkate alır:
Geçmiş maçların sonuçları
Geçmiş maçların önemi
rakiplerin gücü
Bölgesel güç
Ev ve deplasman maçlarında sonuçlar
Atılan gol sayısı
Tüm uluslararası “A” maçları, sıralamanın hesaplanmasıyla ilgilidir. Her bir faktör için, daha sonra bir indeks değerine toplanan puanlar atanır. Çoğu faktör durumunda, milli takımların gerçek durumunu ve gücünü belirlemek için karmaşık hesaplamalar kullanılır .
Mayıs 2006'dan itibaren FIFA dünya sıralamasında maçlar, maçların sonuçları ve yarışan takımların dereceleri Tablo 29'da gösterilmektedir (bkz. Ek A). Aşağıdaki analiz için, sıralamada daha iyi konuma sahip olan takım için bir galibiyet tahmin edilmektedir. Bu tahmin, 64 maçın 30'unun gerçek sonucuna karşılık geliyor.
Rastgele Çekilişler
Tahminler, olası sonuçlardan birini rastgele çizmekten daha iyi değilse değersizdir. Bu nedenle, STOCCER piyasalarının tahmin doğruluğunu değerlendirmek için başka bir kriter olarak rastgele bir tahmin edici kullanılır . Maç başına üç olası sonuç gözlemlenebileceğinden, bilgisiz, rastgele bir tahmin, maçların 33.33°6'sını doğru bir şekilde tahmin edebilir. Ampirik veriler, bir maçın üç olası sonucunun eşit olasılıkla meydana geldiği hipotezini destekler.
Sonuçlar
Piyasaların tahmin doğruluğunun diğer tahmin yöntemleriyle karşılaştırılabilmesi için her bir yöntem için isabet oranı hesaplanmıştır. İsabet oranı, tahmin edilen toplam maç sayısına göre doğru tahmin edilen maç sayısıdır. Bir maçın sonucunun her bir veri setinde nasıl tahmin edildiği son bölümde açıklanmıştır. Bir sözleşmenin nihai değeri ile başlama vuruşundan önceki son işlem fiyatı arasındaki sapmanın ortalama karesel hatası veya ortalama mutlak hatası gibi diğer yaygın değerlendirme kriterleri, veri setlerinin özelliklerinden dolayı tahminleri karşılaştırmak için kullanılamaz. . Örneğin, FIFA dünya sıralamasından veya şampiyonluk pazarındaki işlem fiyatlarından maçların sonuçları için olasılıklar türetmek imkansızdır. Böylece isabet oranı, tüm veri setleri için kullanılabilecek bir değerlendirme kriteri olarak kullanılmaktadır.
Tablo 18, 64 maçın tamamı için farklı tahmin yöntemlerinin isabet oranlarını karşılaştırmaktadır. Stoccer şampiyonluk pazarında, daha yüksek ticaret fiyatına sahip takım için bir galibiyet tahmin edilmektedir. Bahis oranları için tahmin edilen sonuç, en düşük teklife sahip olandır. FIFA dünya sıralaması, üst sıradaki takım için bir galibiyet öngörür ve rastgele tahmin edici olması durumunda, bir maçın üç olası sonucunun da gerçekleşmesi eşit derecede olasıdır.
Tablo 18: Tahmin doğruluğunun karşılaştırılması (tüm eşleşmeler)
Şampiyona pazarının isabet oranları, bahis oranları, FIFA dünya sıralaması ve 64 maçın tümü için rastgele tahmin edicinin karşılaştırılması, şampiyonluk pazarının gerçekten de FIFA dünya sıralamasından ve rastgele çekiliş modelinden daha yüksek bir isabet oranı sağladığını gösteriyor. Tahmin piyasasının ve bu diğer iki tahmin yönteminin isabet oranındaki fark her iki durumda da anlamlıdır (Pearson'ın ki-kare testi, p-değeri < 0,05)”. Bu nedenle, bu iki yöntem yerine bir tahmin piyasası kullanıldığında tahminler iyileştirilebilir. Tablo 18, ilgili alternatif yöntem bir tahmin piyasasıyla değiştirildiğinde iyileşme yüzdesini göstermektedir.
İsabet oranıyla ilgili olarak, wetten.de ve ODDSET'ten alınan bahis oranları, şampiyona pazarında başlama vuruşundan önceki ticaret fiyatlarından elde edilen tahminlerle benzer şekilde iyi performans gösteriyor. Wetten.de, şampiyona pazarından biraz daha iyi performans gösterirken ODDSET, pazara kıyasla neredeyse eşit derecede iyi performans gösteriyor. Bununla birlikte, isabet oranındaki fark, her iki durumda da önemli değildir. Bu, tahmin piyasası için bir başarı olarak kabul edilebilir çünkü tahmin doğruluğu, bahis oranlarında olduğu gibi açıkça benzer şekilde iyidir. Piyasa bir oyun parası piyasası olduğu ve bireysel maçların sonucunun tahminine odaklanmak yerine tüm turnuvanın gidişatını tahmin etmek için kullanıldığı için bu daha da şaşırtıcı.
Ayrıca, şampiyonluk pazarında beraberlik olasılığı sistematik olarak hafife alınmaktadır. Şampiyona pazarındaki ticaret fiyatlarına bağlı olarak, ancak rakip takımların fiyatları tamamen aynıysa bir beraberlik tahmin edilebilir - ki bu pek olası değildir. Bu aynı zamanda, bir beraberliğin ancak iki takımın eşit sıralanması durumunda tahmin edileceği FIFA dünya sıralaması için de geçerlidir.
Bu nedenle, Tablo 19'da çeşitli tahmin yöntemlerinin tahmin doğruluğu toplam 64 maçtan sadece beraberlikle sonuçlanmayan maçlar için karşılaştırılmıştır. Bu durumda, sadece iki olası sonuç vardır.
Tablo 19: Tahmin doğruluğunun karşılaştırılması (berabere olmayan tüm maçlar)
Bahis oranları, hangi takımın maçı kazanması için daha düşük oranlara sahip olduğuna bağlı olarak kazananı tahmin ederek beraberlik olasılığını göz ardı edecek şekilde ayarlandı. Ancak bu, Tablo 18'e kıyasla sonuçları değiştirmez. Yine istatistiksel olarak anlamlı olmasa da , wetten.de hala şampiyona pazarından biraz daha iyi performans gösterirken, ODDSET pazar tarafından marjinal olarak yenilir. Ayrıca şampiyonluk pazarı, FIFA dünya sıralamasından ve rastgele çekiliş modelinden çok daha yüksek bir isabet oranına sahip.
STOCCER'da, 2006 FIFA Dünya Kupası'nın son turlarındaki 16 maç için maç pazarları vardı. Maç pazarları söz konusu olduğunda, olası üç sonuçtan en yüksek işlem fiyatına sahip olan sonuç, tahmin edilen sonuçtur. Tablo 20, bu 16 maç piyasasının tahminlerini diğer tahmin yöntemlerinin tahminleriyle karşılaştırmaktadır.
Tablo 20: Tahmin doğruluğunun karşılaştırılması (son turlar)
Turnuvanın son 16 maçında maç marketlerinin isabet oranı, FIFA dünya sıralaması ve rastgele çekiliş modelinin isabet oranından önemli ölçüde yüksektir. İlginç bir şekilde, maç pazarlarında isabet oranı, şampiyonluk pazarında daha yüksek işlem fiyatına sahip takım için bir galibiyet tahmininde olduğundan daha yüksektir. Bu eğilimin bir nedeni yine şampiyonluk pazarında beraberlik olasılığının hafife alınması olabilir. Ayrıca, maç pazarlarındaki tüccarlar, tüm turnuvanın gidişatını tahmin etmeye çalışmak yerine her seferinde bir maçın sonucuna odaklanabilir. Final turlarında, maç marketleri de wetten.de ve ODDSET'in bahis oranlarından daha iyi performans gösteriyor gibi görünüyor - fark istatistiksel olarak anlamlı olmasa da. Ayrıca, yalnızca bir isabet daha az ile, şampiyona pazarının tahmin doğruluğu yine bahis oranlarının tahmin doğruluğuna çok yakındır.
Toplamda, STOCCER piyasaları yaklaşık olarak bahis oranları kadar doğru ve FIFA sıralamasından ve rastgele bir tahminciden daha doğru. İlk bakışta, şampiyonluk pazarı, bahis oranları ve FIFA dünya sıralaması için son 16 maçın isabet oranının, 64 maçın tümü dikkate alındığında olduğundan ortalama olarak daha düşük olması biraz şaşırtıcı . Bununla birlikte, maçların sonucunu turnuvanın başında tahmin etmek sonundan daha kolay olması gerektiği için bu mantıklıdır. Başlangıçta çok sayıda zayıf ve net favori varken, turnuvanın sonuna doğru takımların performansı çok fazla değişmeyecektir. Bu nedenle, son turlarda oynanan maçların sonucunu tahmin etmek, önceki maçlara kıyasla muhtemelen çok daha zahmetlidir.
Arbitraj Fırsatları
Stoccer durumunda, piyasalar maçların sonucunu oldukça doğru bir şekilde tahmin etti. Tahmin piyasaları, eğer verimliyse, iyi çalışmalıdır. Etkin piyasalarda ise arbitraj fırsatlarının kalıcı olması beklenemez. Dolayısıyla bu bölüm, belirli bir pazarda, yani STOCCER şampiyonluk pazarında saf arbitraj fırsatlarının var olup olmadığını araştırır. Bu piyasa, en likit piyasa olması ve birkaç haftalık bir süre boyunca sürekli olarak işleyen tek piyasa olması nedeniyle aşağıdaki analiz için seçilmiştir. Yeni gelen bilgilerin alım satım fiyatlarına ne kadar hızlı dahil edildiği gibi piyasa etkinliğinin diğer yönleri burada dikkate alınmaz.
Stoccer şampiyonluk piyasasında, potansiyel olarak arbitraj karı sağlayabilecek iki işlem kombinasyonu vardır: Birincisi, piyasada işlem gören 32 sözleşmenin tamamını satın almak ve temel bir portföyü satmak veya ikincisi, temel bir portföyü satın almak ve tüm sözleşmeleri ayrı ayrı satmak. Market. İlk durumda, kesin olarak tek bir sözleşme için ödeme yapılır. Bir portföyün tüm sözleşmelerindeki satış fiyatlarının toplamı, herhangi bir zamanda portföyün sabit fiyatından (STOCCER için 200 para birimi) azsa, her sözleşmeden n hisse alıp satarak bir arbitraj fırsatı mevcuttur. sabit fiyata elde edilen n portföy. Bir tüccar, temel bir portföyü satmak yerine hisseleri sonuna kadar elinde tutabilir. İkinci durumda, 32 teklif fiyatının toplamı 200 para biriminden fazla ise arbitraj fırsatı mevcuttur.
Şekil 19, STOCCER şampiyonası pazarında alış ve satış fiyatları toplamının (teklif fiyatı = satın alma teklifi, satış fiyatı = satış teklifi) zaman içindeki hareketini göstermektedir. Çoğu zaman satış fiyatlarının toplamı 200'den fazla para birimidir. Aksine, teklif fiyatlarının toplamı çoğu durumda 200 para biriminin altındadır. Yukarıda da belirtildiği gibi, alış fiyatları toplamı 200 para birimini aşarsa veya satış fiyatları toplamı 200 para biriminin altına düşerse, bir arbitraj fırsatı vardır. Bununla birlikte, son derece küçük arbitraj fırsatları, bir portföy ve 32 sözleşme ile işlem yapmak için gereken çabayla karşılaştırıldığında kayda değer herhangi bir kâr getirmediği için tüccarlar için muhtemelen ilgi çekici değildir.
Zaman
Şekil 19: Şampiyonluk piyasası fazla mesaisindeki alış/satış fiyatlarının toplamı
Temel bir portföyün, yani iki para biriminin değerinin yüzde birine kadar arbitraj fırsatlarına tolerans gösterildiğinde, 15 Mayıs ile 9 Temmuz arasında bir arbitraj fırsatının mevcut olduğu toplam 229 durum vardı . Arbitraj şansları ortalama olarak yaklaşık 47 dakika sürdü. Temel bir portföyün değerinin yüzde onuna kadar arbitraj fırsatlarına tolerans gösterildiğinde, bir arbitraj fırsatının bulunduğu durum sayısı, ortalama 11 dakika süren yedi duruma düşer. Böylece, söz konusu para miktarı arttıkça, arbitraj fırsatlarının sayısı azalır ve önemli arbitraj fırsatları hızla düzeltilir.
Bu piyasada alım satımın finansal borsalara kıyasla nispeten zayıf olduğu göz önüne alındığında, önemli miktarda (sanal) paranın söz konusu olması koşuluyla, arbitraj fırsatlarının tüccarlar tarafından oldukça hızlı bir şekilde düzeltilmesi ilginçtir. Sonuç olarak, temel portföylerin alım satımı veya sonuç öğrenilene kadar sadece hisselerin elde tutulması yoluyla elde edilebilecek çok az sayıda önemli arbitraj fırsatı olması anlamında, Stoccer şampiyona piyasası verimli görünüyor.
Piyasa Yapıcı Tüccarlar
Piyasa likiditesi, tahmin piyasalarında da bir sorun haline gelebilir, çünkü ticaret çoğu durumda finansal borsalara kıyasla nispeten zayıftır. Bununla birlikte, piyasalar oldukça likit değilse, yeni bilgiler alım satım fiyatlarına hemen yansımaz ve sonuç olarak tüccarlar piyasalara olan ilgisini kaybedebilir. Stoccer durumunda kayda değer bir gözlem, piyasa yapıcı tüccarların, yani belirli bir sözleşmenin önemli sayıda hissesini aynı anda alıp satmayı teklif ederek likidite sağlayan tüccarların ortaya çıkmasıdır. Piyasa yapıcılar likiditeye katkıda bulunur ve alış ve satış fiyatları arasındaki fark nedeniyle kar elde etmeyi umarlar.
piyasa yapıcı olarak nitelendirilebilmek için aynı anda alım satım tarafında teklif edilmesi gereken hisse sayısı eşiği 50'dir. satış emirlerinin belirli bir zaman dilimi içinde verilmesi ek bir kısıtlama olarak görülebilir. Kısa zaman dilimleri, tüccarların kasıtlı olarak piyasa yapıcı olarak hareket ettiğini ima eder. Örnek vermek gerekirse, bir tacirin aynı sözleşme için kısa bir süre sonra alış emri verdiğinde satış emrini unutması veya tamamen farklı bilgilere sahip olması pek olası değildir.
Stoccer şampiyonluk pazarında , ortalama olarak, sözleşme başına 622 aktif tüccar ve 72 piyasa yapıcı tüccar vardır. Piyasa yapıcı olarak nitelendirilmek için karşılık gelen alım ve satım emirlerinin daha kısa bir süre içinde verilmesi gerekiyorsa, piyasa yapıcı sayısı azalır. Aşağıda, piyasa yapıcı bir tüccar olarak kabul edilmek için zaman çerçevesi bir saattir. Bu durumda, aktif tacirlerin yüzde 7,6'sı sözleşmeler genelinde ortalama olarak piyasa yapıcı olarak görülüyor.
Toplamda 289 farklı piyasa yapıcı var. Bazı tüccarlar, birden fazla sözleşme için piyasa yapıcı olarak hareket ediyor. Örneğin, altı tüccar, 32 sözleşmeden 25'inden fazlası ve 31'ine kadar piyasa yapıcı tüccar olarak nitelendirilir. Tablo 21, birden fazla sözleşme için piyasa yapıcı olarak hareket eden tüccarların sayısını göstermektedir. Sonuç olarak, aynı sözleşmeyi aynı anda alıp satmak, bazı tüccarlar için ortak bir ticaret modeli gibi görünüyor.
Tablo 21: Birden fazla sözleşme için piyasa yapıcı olarak hareket eden tacirler
Piyasa yapıcı tacirler, işlem gören toplam sözleşmelerin yüzde 81'inde işlemin en az bir tarafında yer alır ve işlem hacminin yüzde 85'ini oluşturur . Sözleşme başına işlem sayısı ve işlem hacmi, belirli bir sözleşme için piyasa yapıcı olarak nitelendirilen tacirlerin sayısıyla birlikte artar . Şekil 20, piyasa yapıcı sayısı ile işlem sayısı arasındaki ilişkiyi göstermektedir. 0,827'lik korelasyon katsayısı, bu iki sayı arasında yüksek bir korelasyon olduğunu gösterir . 0,875 korelasyon katsayısı ile, Şekil 21'de gösterilen piyasa yapıcı tüccar sayısı ile işlem hacimleri arasındaki korelasyon da benzer şekilde yüksektir .
ek piyasa yapıcı tüccarların likiditeyi artırdığı gerçeğini yansıtabilir . Bununla birlikte, alternatif bir açıklama, alım satım ilgisini oluşturan faktörün aynı zamanda piyasa yapıcıları ilgili piyasada alım satım yapmaya teşvik etmesi olabilir.
Şekil 20: Piyasa yapıcı sayısı ile işlem sayısı arasındaki korelasyon
Şekil 21: Piyasa yapıcı sayısı ile işlem hacmi arasındaki korelasyon
Hiç şüphesiz piyasa yapıcılar, belirli sözleşmeleri aynı anda alıp satma ticaret stratejileriyle kar elde etmeyi umuyorlar. Tablo 5, FIFA Dünya Kupası sona erdiğinde ve piyasa kapatıldığında diğer tüccarların depozito değerlerinin yanı sıra piyasa yapıcılığını, yani ellerinde bulundurdukları nakit ve sözleşmelerin değerini göstermektedir. Piyasa yapıcıların ortalama mevduat değeri 183.976,52 para birimi iken, geri kalan tüm tüccarlar için 135.073,69 para birimidir. Mevduat değeri bakımından iki tüccar grubu arasındaki fark anlamlıdır (Mann-Whitney U testi, p-değeri = 0,003) . Piyasa yapıcılar bu nedenle mevduat değerleri açısından diğer tüccarlardan daha başarılıdır.
Tablo 22: Piyasa yapıcıların alım satım faaliyeti ve alım satım başarısı
Tablo 22'de gösterildiği gibi, piyasa yapıcı tüccarlar da diğer tüccarlardan çok daha fazla ticaret yapıyor. Ortalama olarak, piyasa yapıcılar yaklaşık 414 kez işlem yaparken, diğer tüccarlar yalnızca yaklaşık 43 işlem yapar. Yine, işlem sayısındaki fark önemlidir. Piyasa yapıcılar belli ki likidite azlığından kar elde etmeye çalışıyorlar. Böylece, likidite sağlayarak ve sonuç olarak sürekli ticarete izin vererek tahmin piyasalarında önemli bir rol oynarlar.
PSM - Politik Hisse Senedi Piyasası
Bu bölümde Politik Hisse Senedi Piyasası (PSM) platformu tanıtılmaktadır. Yazılımın kendisinin ve mimarisinin bir açıklamasından sonra, tahmin piyasalarının belirli yönlerini, yani dolandırıcılık, manipülasyon ve piyasaların kendi konularıyla ilgili dış olaylara tepki verme hızı gibi konuları tartışmamıza izin veren seçilmiş üç piyasadan sonuçlar sunuyoruz. Futbol Euro'08 piyasasından alınan verileri kullanarak göstereceğimiz gibi, tahmin piyasaları dış olayları fiyatlarına hızla emebiliyor.
PSM yazılımının kökleri, bir diploma tezi projesi olarak geliştirildiği ve ilk olarak 1998 Avusturya cumhurbaşkanlığı seçimlerinde uygulandığı Viyana'daki Wirtschaftsuniversitat'a dayanmaktadır. 2001'den beri Universitat Karlsruhe'de (TH) kullanılmaktadır ve 2004'te tamamen yeniden yazılmıştır. Çekirdek pazar bileşeni daha sonra STOCCER projesi için pazar motorlarından biri olarak kullanılmıştır.
Yazılım Platformu
Orijinal yazılım, bir Linda demet alanı aracılığıyla birbirine bağlanan çeşitli işlemlerle dağıtılmış bir karatahta tasarımı kullandı (Gelernter ve diğerleri, 1985). Demet alanı, her prosesin tahtaya demetler halinde mesajlar (örneğin teklifler) yazmasına ve sürece yönelik demetleri aramasına izin verdi. Piyasadaki her payın, bu paydaki emir defterlerini ve tüccar hesaplarını yöneten kendi süreci vardı. Ek olarak, bir portföy süreci birincil piyasayı koordine etti. Bu mimari, hesaplama yükünün tek bir sunucunun kapasitelerini aşması durumunda, farklı işlemleri birkaç sunucuya dağıtmak için para cezası verir.
Arka uç işlemleri, bir CGI arayüzü ile C++'da, demet alanı (Schonfeldinger, 1996) ve web ön ucu PERL'de uygulandı. Bu tasarım yüksek düzeyde esneklik ve dağıtıma izin verse de, prototip uygulamasının 2004 yılında tam bir yeniden tasarımı ve yeniden uygulamayı motive eden bazı dezavantajları vardı. Eski sürümün çalıştırılmasında elde edilen deneyimler göz önüne alındığında, yeni yazılımın gereksinimleri şunları içeriyordu:
Birkaç pazarın paralel çalışması.
Arayüzün her pazar veya pazar grubu için özelleştirilmesi.
Kolay uluslararasılaşma.
İşlem garantileri yoluyla tutarlılık için veri tabanı arka ucu.
Alım satım verilerinin kolay analizi için eksiksiz bir muhasebe sisteminin uygulanması.
Verim.
Farklı pazar mekanizmaları için genişletilebilirlik.
Veri tabanı olarak, büyük veri setleriyle hem işlem hem de iyi performans sunduğu için PostgreSQL seçildi. Platform, hızlı geliştirmeye izin verdiği, iyi esneklik sunduğu ve yeniden uygulama sırasında bu dil için deneyimli programcılar bulunduğu için PHP'de uygulandı.
Genel mimari bir MVC modelini takip eder. Model, PostgreSQL veri tabanında saklanır. Veri tabanı - kullanıcılar, gruplar, izinler vb. için yönetim tablolarına ek olarak - her tacirin hesaplarının gelişimini açıklayan eksiksiz bir muhasebe sistemi içerir. Bu nedenle, sistemin tutarlılığı her an kolaylıkla doğrulanabilir ve piyasanın durumu her an için yeniden yapılandırılabilir. Bu, araştırmacıların, analiz için günlüğe kaydedilmesi gereken pazarın yönlerinin önceden tanımlanmasına gerek kalmadan verileri sonradan analiz etmelerine olanak tanır.
Görünüm, Smarty şablon motoru ve PHP kullanılarak uygulanır. Arayüz için yazılım, widget'ları (sipariş defteri, ticaret maskesi, fiyatlar, grafikler vb.) ayrı sınıflarda sunar, öyle ki ekranların, yani web sitelerinin kompozisyonu kolaydır. Ayrıca, AJAX veya IFRAME'ler aracılığıyla tek widget'ları harici web sitelerine gömmek mümkündür.
Denetleyici, PHP'de eşit şekilde uygulanır. Temel olarak eşleştirme ve yürütme/hesaplama gibi pazar işlevselliği, arayüzlerini bir "soyut" sınıf Pazarından devralan bir dizi PHP sınıfı tarafından sunulur. Alt Pazar sınıfı uygulanarak ve kod ağacına eklenerek yeni pazar mekanizmaları tanıtılır. Ayrıca yazılım, harici olarak tetiklenen piyasalar için cron benzeri bir işlevsellik sunar: Örneğin, takas odası piyasaları, eşleştirmenin gerçekleşeceği zaman için böyle bir tetikleyiciye ihtiyaç duyar.
Yeniden uygulanmasından bu yana yazılım, pazar başına 2000'e kadar kullanıcıyla 150'den fazla pazara hizmet verdi ve şu anda 12 farklı yerel ayar sunuyor.
PSM ve Düzensiz Faaliyetler
İlk pazarlardan bu yana, araştırma ve operasyonlarda dolandırıcılık ve diğer usulsüz faaliyetler konusuna özel bir odaklanma olmuştur. Bu ilginin gerçekten haklı olduğu erkenden anlaşıldı. Orijinal platformdaki ilk pazar, beş adayın (Thomas Klestil, Heide Schmidt, Gertraud Knoll, Richard Lugner ve Karl Walter Nowak) cumhurbaşkanlığı için yarıştığı Avusturya'daki 1998 başkanlık seçimleri için düzenlendi. Pazar, kamuoyunun büyük ilgisini çeken kitle iletişim araçları tarafından işletilen diğer pazarların aksine, nispeten az kullanıcıyla akademik bir ortamda işletiliyordu. Bu seçimi ve ilgili piyasaları dolandırıcılık açısından ilginç kılan, Thomas Klestil'e karşı dışarıdan biri olarak yarışan Richard Lugner'in adaylığıdır. Dahili PSM, tahmin gücü açısından geleneksel anketlerden bile daha iyi performans gösterirken, diğeri, kamu piyasaları Lugner'in hisse fiyatı lehine büyük önyargılardan muzdaripti. Yüzde 9,9'luk nihai fiyatıyla birçok pazarda yüzde 20'ye varan fiyatlardan işlem gördü. Bu şaşırtıcı tahmin, Lugner hakkında çok sayıda makalenin yanı sıra TV talk şovlarında birçok kez yer almasıyla sonuçlandı ve bu da büyük bir tanıtım etkisi yarattı. Daha sonra, 2007 federal İsviçre seçimlerinden elde edilen verileri kullanarak bu problem sınıfını daha ayrıntılı olarak tartışacağız.
Katılımın ücretsiz olduğu piyasalarda öne çıkan ikinci sorun dolandırıcılıktır: Birden fazla hesap açıp bunlar arasında para transferi yapan tacirler. Bu durum, örneğin bir sonraki bölümde anlatacağımız 2004 Ukrayna cumhurbaşkanlığı seçimleri pazarında açıkça gözlemlendi.
Dolandırıcılık: 2004 Ukrayna Cumhurbaşkanlığı Seçimleri
Ukrayna'da 2004 cumhurbaşkanlığı seçimleri için, Kiev Ekonomik Araştırma Enstitüsü ve yerel bir gazete olan Dolovaya Nedelya ile işbirliği içinde bir dizi pazar işletildi. Bu piyasa dizisi, anketlerin hala sahte olabileceği ve ücretsiz haber kapsamının sıklıkla engellendiği, gelişmekte olan demokrasilerdeki tahmin piyasalarının işleyişine ilişkin bir deney olarak tasarlandı. Bu ortamda PSM
, tarafsız görüş alışverişi için bağımsız bir kanal sunuyordu. Üç pazarın açılış saatleri Tablo 23'te bulunabilir.
Tablo 23: Piyasaların açılış ve kapanış saatleri
Muhalefetin eski cumhurbaşkanı Yanukoviç'i resmi sonuçlarda sahtecilik yapmakla suçlamasının ardından ikinci turun tekrarı gerekli hale geldi. Gelişmekte olan demokrasilerde tahmin piyasalarının rolü ile ilgili olarak, ikinci turda tahmin ve resmi (manipüle edilmiş) sonuç arasındaki tutarsızlığın 5,78'lik bir RMSE ile alışılmadık derecede yüksek olduğunu not ediyoruz. İlk turda RMSE 2.30 ve tekrarda 3.69 idi ve bu hala yüksek.
100000] 1000000]10000000]
son sonuç
Şekil 22: İkinci turda nihai depo değerlerinin (nihai sonuç) dağılımı
Ancak, bu pazarların buraya dahil edilmesinin ana nedeni, içlerinde gerçekleşen büyük miktarda dolandırıcılıktır. Şekil 22'deki (piyasa fiyatlarına dayalı) sıralama histogramının ilk görsel izlenimi, pazardaki düzensiz faaliyetlerden şüphelenmek için sebep verir. Her tüccarın piyasaya girişte elde ettiği orijinal bağış 100.000 para birimiydi ve kazanan 5.7 milyon para birimi biriktirmişti, yani piyasa kapandığında yüzde 5.700'lük bir performans elde etmişti. Yelpazenin diğer tarafında, 441 tacirden 36'sı, normal bir seçim pazarında neredeyse imkansız olan tüm birikimlerini kaybetmişti.
Diğer bir şüphe nedeni ise, Şekil 23'te gösterildiği gibi hisse fiyatlarındaki yüksek dalgalanmalardır. Bu iki gerçek, piyasada dolandırıcılığın varlığına işaret etmektedir. Aşağıdaki örnekte bunun neden böyle olduğunu göreceğiz.
ben
Vltrenko Natilli Klnakh Anatoliy Moroz Oleksandr Omelchenko Oleksandr Symonenko Petro Yuschenko Viktor Yanukoviç Viktor diğerleri
Listede aday yok
Chemlvetsky Leonid
Şekil 23: İkinci tur pazarındaki fiyatlar
, her biri ücretsiz olarak 100.000 para biriminden oluşan ilk bağışı alan merkezi bir hesap ve n uydu olmak üzere birkaç hesap kaydeden bir tüccardan oluşur . Toplamda, tüccar (n+\) *100.000 para birimini kontrol eder. Her bir uydudan merkezi hesaba para transfer etmek için, merkezi hesap, emir defterindeki en ucuz satış teklifinin çok az altına bir satış teklifi koyarak başlayabilir. Bu teklif daha sonra uydu hesabı tarafından kabul edilir. Ardından uydu, aynı hisseleri emir defterindeki mevcut en iyi satın alma teklifinin çok az üzerinde satmayı teklif eder ve merkezi hesap bu teklifi kabul eder. Bu kalıba bir örnek olarak, Tablo 24'ü ele alalım: Başlangıçtaki fiyat, daha önce gerçekleştirilen son işleme bağlıdır. Bu işlemden sonra toplam 100*(24,99-20,01) = 488 para birimi transfer edilmiş olup, fiyatta önemli dalgalanmalar görülmektedir.
İsteğe bağlı olarak, tüccarlardan biri önce emir defterindeki tüm teklifleri kabul ederek spread'i genişletebilir ve böylece sonraki işlemlerin her birinde daha büyük bir kaldıraç elde edebilir.
Bu davranış iki nedenden dolayı istenmez: Birincisi, al-sat farkının kasıtlı olarak genişletilmesi ve bu tür düzensiz davranışlardan kaynaklanan dalgalanmalar, fiyat sinyallerinin istikrarını azaltır. Diğer tüccarlar bu nedenle daha fazla gürültü algılar ve dürüst tüccarların anlamlı sinyallerini bu gürültüden ayırmak daha zor hale gelir. İkincisi, dolandırıcılık, teşvik sistemine zarar vererek tahminin genel kalitesine dolaylı olarak zarar verir: Genellikle, hileli tüccarlar, düzenli piyasa faaliyeti olan tüccarların yetişmesini çok zorlaştıran bir ilerleme ile tüccar sıralamasında ilk sıraları işgal eder. Bu durumda dürüst tüccarlar, sıralamada kazanan bir konuma ilerleme şansları olmadığı izlenimine kapılabilir ve bu nedenle ya alım satım faaliyetlerini durdurabilir ya da kendileri dolandırıcı olabilir. Her iki durumda da teşvik sistemi etkisini yitirmiş ve bu tacirlere özel bilgiler piyasa tarafından kamuya açıklanmamıştır. Toplamda, piyasanın performansı zarar görecektir.
Bu boyutta sorunun ilk yaşandığı pazarlar Ukrayna pazarları oldu. Akabinde bu tür dolandırıcılıkların daha da zorlaştırılması için örgütsel tedbirler alındı. E-posta adresi başına yalnızca bir hesaba izin verilmesine ek olarak, e-posta doğrulaması getirildi, öyle ki bir hesap kaydı ile sistem, bir aktivasyon bağlantısı içeren ilgili e-posta adresine bir aktivasyon bağlantısı içeren bir e-posta gönderir. Kullanıcı, hesabını etkinleştirmek ve işlem yapmaya başlamak için bu bağlantıyı kullanmalıdır. Mükemmel olmamakla birlikte, bu önlemler hileli hesapların sayısını önemli ölçüde azaltmıştır.
Tespit için daha gelişmiş teknikler, sosyal ağ analizi (1998) alanındaki yöntemlere dayandığından beri geliştirilmiştir. Bu konuyla ilgili daha fazla ayrıntı Schroder'de (2009) bulunabilir.
Manipülasyon: 2007 Federal İsviçre Seçimleri
Daha kritik olan başka bir düzensiz davranış türü, İsviçre federal seçimlerini kapsayan 2007 pazarında açıkça gözlemlenebiliyordu. Pazar, İsviçre gazetesi Neue Ztircher Zeitung (NZZ) ile işbirliği içinde işletildi. Alım satıma açık paylar, piyasa kapanış anındaki fiyatları, resmi sonuçlar ve tahmin hataları ile birlikte Tablo 25'te verilmektedir. Standartlaştırılmış fiyatlar %100 toplamına normalize edilmiştir.
Tablo 25: Fiyatlar ve tahmin hataları, 2007 İsviçre federal seçimleri
Görülebileceği gibi, küçük GLP'nin piyasa fiyatı seçim sonucundan oldukça farklı. Bunun nedeni, bu partinin destekçileri olduğunu tahmin ettiğimiz kişiler tarafından piyasadaki büyük manipülasyondur.
Fiyat manipülasyonlarının temel modeli, piyasada bu fiyatı oluşturmak için ortak beklentiden önemli ölçüde daha yüksek bir fiyattan büyük miktarda hisse satın almayı teklif eden hileli bir tüccar F'den oluşur. Alternatif olarak, amaç belirli bir hissenin fiyatını düşürmek olduğunda, tacir çok sayıda hisseyi genel beklentiden daha düşük bir fiyata teklif edecektir. Her iki durumda da amaç, diğer tüccarların görüşlerini manipüle ederek piyasaya yanlış bilgi içeren bir sinyal göndermektir. Seçimler bağlamında, motivasyon, partinin diğer destekçilerini harekete geçirmek veya çekmek ya da rakip partilerin destekçilerini caydırmak olabilir. Şekil 24, zaman içinde GLP payı için alış (mavi, üst eğri) ve satış (sarı, alt eğri) teklifleri arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Görülebileceği gibi, neredeyse her zaman büyük bir satın alma teklifi fazlası (macenta, orta eğri) vardır ve verilerin daha yakından incelenmesi, bu fazlalığın nispeten az sayıda hesap tarafından oluşturulduğunu ortaya çıkarır.
Şekil 24: Al-sat oranı
Tamamen piyasanın teşvik sistemi bağlamında bakıldığında, bu davranış manipülatör için - muhtemelen çok büyük - kayıplara neden olduğu için rasyonel değildir. Bu nedenle, manipülasyon bir süper oyun bağlamında görülmelidir. Bu süper oyunda, piyasada oluşan kayıplar, oyunun diğer bölümlerindeki, yani gerçek hayattaki kazançlarla fazlasıyla telafi ediliyor. Bahsi geçen başkan adayı Lugner örneğinde, piyasadaki parasal kayıplar, bu kayıpların katları olan bir tanıtım değerine neden oldu. GLP söz konusu olduğunda, piyasaya erişim ücretsiz olduğu için herhangi bir parasal kayıp yaşanmadı. Buradaki kazanç, seçimlerde biraz daha iyi sonuçlara dönüşebilecek medyanın ilgisiydi.
Bu tür bir manipülasyonun kritik bir yönü, yalnızca manipüle edilen hissenin fiyatını etkilemekle kalmayıp aynı zamanda portföy mekanizması ve arbitraj tüccarları aracılığıyla diğer hisselere de yansımalarının olmasıdır: Denge durumundaki ve arbitraj fırsatları olmayan bir piyasa göz önüne alındığında ( yani en iyi alım tekliflerinin tüm hisselerinin toplamı %100'ün altında ve en ucuz satış tekliflerinin toplamı %100'ün üzerindedir, bu tür manipülasyonlar arbitraj ticareti için fırsatlar sunma eğilimindedir. Yukarı yönlü bir manipülasyon durumunda, yüksek alım emirlerinin varlığı genellikle en ucuz alım tekliflerinin toplamını %100'ün üzerine çıkaracaktır. Bu noktada arbitraj tacirleri, birincil piyasada portföyleri %100'e satın alacak ve portföylerin içerdiği hisseleri ayrı ayrı satarak risksiz bir kâr elde edeceklerdir. Bu arbitraj ticareti, en iyi satın alma tekliflerinin toplamı tekrar %100'ün altına düşene kadar devam eder. Ancak manipülatör tarafından talep edilen hisse sayısı önemli olduğundan, en az bir hissenin fiyatının en iyi teklifinin tamamen eşleştirilmesi ve emir defterinden çıkarılması nedeniyle daha düşük olduğu anlamına gelir. İsviçre piyasası söz konusu olduğunda, bu etki esas olarak SVP'nin hisseleri ve "diğerleri" hissesi ile ilgiliydi, çünkü alıcıları yeterli sayıda doğru fiyatla satın alma teklifleri yayınlamadı.
Bu tür bir manipülasyonun, burada olduğu gibi, manipüle edilecek payın fiyatı düşükse ve fiyat yapay olarak artırılıyorsa veya fiyatı yüksekse ve fiyat düşürülüyorsa, piyasa güçleri tarafından telafi edilmesi özellikle zordur. manipülasyon yoluyla. Bir açıklama için, GLP fiyatını 6'ya itmeye çalışan bir tüccar F'yi düşünün, bu kişi önce 6'ya eşit veya daha düşük bir fiyatla tüm satış tekliflerini kabul edecek. İlk aşamada, toplam, diyelim ki 10.000 para birimilik teklifleri kabul etmişse, bu amaç için toplam 90.000 birim kalır, bu da 6 fiyatından 15.000 hissenin üzerinde bir satın alma teklifine karşılık gelir. Genellikle, dürüst bir tüccar H fırsatı değerlendirin ve satın alma teklifinin mümkün olduğunca büyük bir kısmını kabul edin, çünkü GLP hissesinin nihai getirisinin şu anda piyasada elde edebileceği fiyattan çok daha düşük olmasını bekliyor. Bununla birlikte, hisseleri satmak için H genellikle önce her biri 100 para birimine mal olan portföyler satın almak zorunda kalacaktır. Kendi tarafında başka faaliyet bulunmadığı varsayıldığında, H, bu nedenle, F'ye satılan ve H'ye 6.000 para birimi veren, GLP'nin (diğer hisselerin yanı sıra) en fazla 1.000 hissesini satın alabilir. Bunlar için sadece 60 portföy satın alınabilir ve bu böyle devam eder. Son olarak H, 1063 GLP hissesi satmış, diğer tarafları temsil eden birçok hisseye ve 60 para birimine sahip olmuştur. Normal koşullarda H, diğer hisselerin fiyatlarının toplamı, GLP fiyatı beklentisinden ve arbitraj fırsatlarının olmadığı varsayımından kaynaklanan getirilerin toplamına ilişkin beklentisinden daha küçük olduğu için diğer hisseleri alıp satmaya istekli olmayacaktır. Sonuç olarak, H artık F'nin faaliyetlerine karşı koyamaz ve bu nedenle F'nin manipülasyonlarını etkisiz hale getirmek için toplamda yaklaşık 15 dürüst tüccar gerekir.
Bu durumu daha da kötüleştiren şey, GLP'nin 23 kantondan sadece ikisinde yayınlanması ve bunun sonucunda birçok tacirin hisse için gerçekçi bir fiyat belirleyememesiydi. Bu, piyasanın kendi kendini düzenleme kapasitelerini daha da azalttı, çünkü daha da az tacir kendi beklentilerine dayalı manipülasyonlara karşı koymak için müsaitti.
Bu tür manipülasyonlar, piyasadaki ödeme akışları analiz edilerek ve verilere SNA yöntemleri uygulanarak da tespit edilebilir (Schroder, 2009, Franke vd., 2008).
Etkinliklerin özümseme hızı: Euro '08
Seçim kullanım durumunda ölçülmesi zor olan bir husus, seçimin sonucuyla ilgili olayların piyasa fiyatlarına yansıma hızıdır. Bunun nedeni, seçimlerin hem olayların seçim sonucuna olan ilgisinin hem de ilgili bir olay (örneğin bir TV tartışması) ile bu yeni bilginin fiyat tarafından emilmesi arasındaki gecikmenin olduğu çok karmaşık bir ortamda gerçekleşmesidir. bilinmiyor Ayrıca, TV tartışmaları gibi olayların hem anlık hem de kümülatif bir etkisi olabilir. Örneğin henüz bilinmeyen bir skandalın açığa çıkması anlık bir etkiye sahipken, kümülatif etki izleyicilerin tartışma sırasında izlenimlerini bir araya getirmesi ve tahminlerini buna göre uyarlamasından gelir.
Diğer ayarlarda, etki faktörlerinin sayısı daha az olduğundan ve geri bildirim süresi daha kısa olduğundan, reaksiyon hızını ölçmek çok daha kolaydır. 2008'de, Euro '08'de Avrupa şampiyonluğunu kimin kazanacağı sorusuyla ilgili olarak NZZ ile işbirliği içinde bir kez daha futbolla ilgili bir pazar daha yürüttük. Başlangıçta haberlerin emilim hızının ölçümü araştırma odağında yer almasa da, oyunlar sırasında işlem yapan birkaç yüze kadar katılımcının anında geri bildirim sağladığı ve oyunların gelişiminin piyasadaki fiyatlara yansıtıldığı kısa sürede anlaşıldı. Bununla birlikte, katılımcılar maçları farklı teknolojiler kullanarak, olaylar (goller) ve kullanıcı tarafından algılanmaları arasında oldukça farklı gecikmelerle izledikleri için, aşağıda reaksiyon hızlarının değerlendirilmesi dakika bazlı bir analizle sınırlı olacaktır. Örneğin, bir analog karasal sinyal alan izleyiciler, dijital sinyalleri alanlara göre hedefleri yaklaşık 20 saniye önce öğrendi. Bu nedenle, analiz için bir dakikadan daha küçük bir çözünürlük kullanmak mantıklı görünmemektedir.
Piyasanın alım hızına örnek olarak Fehler'deki grafiği ele alalım! Eigenverweis auf Textmarke'ı etkinleştirin. Almanya-Portekiz maçı sırasındaki fiyatları gösteriyor. Başlama saati 20:45 MEST idi. İlk golü 21:07'de Almanya, ardından 21:11'de ikinci golü izledi. Karşılık gelen fiyatlar Fehler'de verilmiştir! Ungiiltiger Eigenverweis auf Textmarke.. Görüldüğü gibi her iki takımda da fiyatlar oldukça hızlı tepki verdi, Almanya 7,8 baz puan kazanırken, Portekiz yaklaşık 12,7 puan kaybetti.
Tablo 26: Almanya'nın ilk iki golü sırasındaki fiyatlar
Gomes 21:25'te gol attığında fiyatlar buna göre tepki verdi, Portekiz kayıplarının yaklaşık dörtte üçünü geri aldı ve 22:03'te Ballack Alman skorunu üç gole çıkardığında eski durumuna döndü. Postiga'nın 22:29'daki nihai golü, kısa bir süre için 0,21'den 0,99'a yükselen fiyatlarda hala göze çarpıyor; ancak tüccarlar şu anda Portekiz'in maçın sonucunu değiştirme yeteneğine yeterince güvenmiyorlardı. Sonuç olarak, maç 22:36'da bitene kadar Portekiz fiyatları oldukça hızlı düştü.
Bu örnek, tahmin piyasalarının yalnızca kalite açısından geleneksel tahmin biçimlerine göre avantajlara sahip olmadığını, aynı zamanda anketlerin yalnızca düzenli aralıklarla örnek aldığı çok güncel tahminler sunduğunu da göstermektedir. Bu nedenle, tahmin piyasaları, ister bir futbol maçındaki bir gol ister siyasi tahminlerdeki bir skandalın duyurusu olsun, benzersiz bir hızla mikro trendleri ve tekil olayların yansımalarını algılayabilir ve gösterebilir.
Şekil 2 5: Almanya-Portekiz maçındaki fiyatlar
AKX - Avustralya Bilgi değişimi
Su mevcudiyeti, Avustralya'nın büyük bölümünde tarım için önemli bir sınırlayıcı faktördür. Tarihsel olarak, yağış oldukça değişkendir ve iklim değişikliği ile muhtemelen daha da değişken hale gelecektir. Tarımı etkilemenin yanı sıra, su eksikliği çevreye zarar verir, akarsuların ve nehirlerin sağlığını azaltır, rekreasyon fırsatlarını ve değerlerini azaltır. Su, kentsel nüfus için de önemli bir sorundur - çoğu kasaba ve şehrin sakinleri artık su kullanımı konusunda rutin olarak, örneğin bahçelerin sulanmasının, araba yıkamanın, vb. sınırlandırılması gibi kısıtlamalarla karşı karşıya kalmaktadır.
Bu nedenle su kaynaklarının yönetimi kritik bir çevresel, sosyal ve ekonomik meseledir. Barajlarda depolanan su, mevcudiyet ve ihtiyaca göre serbest bırakılır. Doğru tahminler, su yönetiminin önemli bir yönüdür. Su yöneticileri, tarım için tahsisleri aktif olarak ayarlayabilir, suyu çevresel akışlar için serbest bırakabilir veya kentsel kullanıcılar üzerindeki kısıtlamaları ayarlayabilir. Bu kararlar kısmen su kullanım tahminleri tarafından yönlendirilir. Stathel ve ark. (2009), barajlardaki su seviyeleri hakkındaki bilgileri yönetmek için tahmin pazarlarını kullanmayı öneriyoruz.
Avustralya'da Su Bulunabilirliği
İyi tahminler birçok su kullanıcısı için de kritik öneme sahiptir. Örneğin, güneydoğu Avustralya'daki Murray-Darling havzasındaki birçok çiftçi, suyu sulama için kullanma hakkına sahiptir. Herhangi bir yılda fiilen aldıkları su miktarı, barajlarda ve diğer depolarda bulunan su miktarına göre hesaplanır. Uygulamada, kullanım için erişmeye uygun oldukları su miktarı, iklimsel ve diğer olayların barajlara akış üzerindeki etkisine bağlı olarak değişecektir. Alabilecekleri gerçek su miktarı, ekinlerini ektikleri zaman genellikle belirsiz kalacaktır, bu nedenle ekim kararlarında büyük bir risk unsuru vardır.
Çok çeşitli faktörler baraj seviyelerini etkiler. Yağış yoğunluğu ve konumu ile toprağın suyu tutma ve depolama kapasitesi (kendisi buharlaşma ve terlemenin bir fonksiyonu), barajları çevreleyen havzalardaki arazi kullanımının yanı sıra açıkça çok önemlidir. Alt kullanıcıların su talebi ve su yöneticilerinin kararları da önemlidir.
CSIRO'nun entegre bir Su Kaynakları Gözlem Ağı (WRON) geliştirmeye yönelik büyük çabası da dahil olmak üzere, Avustralya'daki su mevcudiyetini tahmin etmeye odaklanan önemli araştırmalar bulunmaktadır. Yönetim kararları için bilimsel rehberlik sağlayan bir dizi hidrolojik model geliştirilmiştir. Ancak barajlar, muslukları açan şehirli hanelerden arazi kullanımlarını ayarlayan vantilatörlere kadar pek çok aktörden etkilendiği için hiçbir model tam kapsamlı olamaz. Genel baraj seviyesi, mevsimsel periyodik bir modele göre değişir. Bu nedenle, barajlardaki su seviyeleri hakkındaki bilgileri yönetmek için bu tür pazarların kullanılmasını öneriyoruz. Tahmin piyasaları , hidrolojik modellerin çıktılarını yerel bilgi ve su kullanıcıları tarafından tutulan özel bilgilerle entegre etme potansiyeline sahiptir. Su tahminlerinin iyileştirilmesine küçük bir katkı sağlasalar bile büyük bir etkiye sahip olabilirler. Arzı yönetmek için Avustralya, dünyadaki kişi başına en yüksek su depolama kapasitesine sahiptir. Ayrıca, su kaynaklarının son derece önemli olması nedeniyle, Avustralya hükümeti şiddetli kuraklıkla mücadele etmek için Ulusal Su Vakfı'nı kurdu. Avustralya eyaletleri önümüzdeki birkaç yıl içinde ızgara sistemi, barajlar, tuzdan arındırma ve geri dönüşüm gibi su altyapısına 18 milyar A$ harcamayı planlıyor.
Pazarımız, Murray-Darling Havzasında iyi bilinen beş barajı kapsamaktadır ve http://akx.csiro.au adresinden ziyaret edilebilir . Güneydoğu Avustralya'daki su mevcudiyetinden doğrudan etkilenen insanlar tarafından taşınan bilgileri topluyoruz. Arkasındaki fikir, yalnızca meteorologlar gibi uzmanların ilgili bilgilere sahip olmamasıdır. Bu nedenle, doğrudan etkilenen ve hava durumunun veya su talebinin kısa bir süre içinde nasıl değişeceği hakkında bilgi sahibi olan kişileri dahil ediyoruz.
Ana araştırma hedefimiz, tahmin piyasalarının baraj seviyelerini tahmin etmek için uygulanabilir olup olmadığını araştırmaktır. "Kimin" değerli bilgilere sahip olduğunu ölçmek için bir kamu ve özel bir pazar yürütüyoruz. İki özdeş pazar kurarak, uzmanların ve acemilerin tahmin yeteneklerini karşılaştırıyoruz. Son olarak, piyasaların tahmin doğruluğunu belirlemek için ticari fiyatlardan elde edilen tahminleri gerçek su seviyeleri ve tarihsel bir modelle karşılaştırıyoruz. Ardından, tasarım parametreleri ve piyasaların işleyişi tanıtılmaktadır. Ayrıca, ticaret faaliyetini ve tahmin doğruluğunu tartışıyoruz.
Ticaret platformu
Tüccarlar, ilgili barajların belirli zamanlarda ne kadar dolu veya boş olacağına ilişkin kendi tahminlerine bağlı olarak sözleşmeler alıp satıyorlar. AKX pazarları, güney doğu Avustralya'daki sekiz barajla sınırlıdır. Üç baraj - Bendora, Corin ve Googong - Avustralya Başkent Bölgesi'ne yakın aynı bölgede bulunduğundan, bunlar tek bir hisse senedi (ACT) olarak gruplandırılır ve alınıp satılır. Diğer dört baraj birbirinden oldukça uzaktadır ve dolayısıyla bağımsızdır. Sonuç olarak, piyasalar işlem görecek beş sözleşme sunar.
AKX piyasaları Kasım 2008'in ortalarında başlatıldı ve baraj seviyelerini tahmin etmek için en az Şubat 2009'un sonuna kadar işletilecek. Toplamda 98 tacir, oyun parası tahmin piyasasına kaydoldu. Üç noktada ödeme yapılır - 18 Aralık 2008, 22 Ocak 2009 ve 26 Şubat 2009.
Tüccarlara, hesaplarındaki nakit ve hisse mevcuduna göre ödeme yapıldı. Ticaret platformu 7 gün 24 saat halka açıktı. Bu nedenle, her tüccar için belirtilen hedef , finansal hisse senedi piyasalarında olduğu gibi, düşük değerli olduklarında sözleşmeler satın alarak ve aşırı değerli olduklarında onları satarak toplam varlıklarını artırmaktı . Yatırımcıların önceden herhangi bir ticaret deneyimine sahip olmaları beklenmediğinden, kullanıcı arayüzü ilk adımlarını desteklemek için oluşturulmuştur. Ayrıntılı yardım sayfasının yanı sıra bir ticaret sihirbazı da mevcuttu. Sihirbaz, tüccarların baraj seviyelerine ilişkin beklentilerini ticaret yapmak isteyebilecekleri fiyatlara ve miktarlara dönüştürmelerine yardımcı olur. Belirli bir barajın seviyesiyle ilgili tahminlerini o sözleşme için bir fiyata dönüştürür. Ayrıca, alım satım için bir miktar sözleşme önermek için kullandığı tahminlerine olan güven düzeyini de sorar (Tahminlerine ne kadar güvenirlerse, önerilen miktar o kadar yüksek olur). Alış ve satış emirleri seçeneği sunarak hem teklifler hem de talepler önerir.
Emir göndermenin en yaygın yolu ticaret ekranıdır. Şekil 26'da gösterildiği gibi, son işlemi, alış ve satış fiyatlarının yanı sıra tacirin her bir hisse senedindeki kendi varlıklarını ve mevcut parayı içerir. Belirli bir stok seçildiğinde emir defteri açılır. Gösterim nedenlerinden dolayı, en fazla beş girdinin listelenmesi sınırlıdır. Sistem, gerçek zamanlı bir ticaret sistemi olarak uygulanır; bu, kullanıcı sayfayı yeniden yüklemeden fiyatların ve emirlerin otomatik olarak güncellendiği anlamına gelir. Bazı geçmiş ticaret bilgileri sağlamak için, tüm hisse senetlerinin fiyat gelişmelerini içeren grafikler mevcuttur. Ek olarak mevcut baraj seviyeleri, başlangıç sayfasında ve ticaret sihirbazında mevcut piyasa tahmininin yanında görüntülenir.
Sözleşmeler
Yukarıda açıklandığı gibi, AKX'te 5 sözleşme işlem gördü. Üç ödeme tarihinin her birinde, tüm sözleşmeler gerçek baraj seviyelerine göre ödenmiştir. Yani sonunda bir baraj seviyesi 60° o ise, karşılık gelen sözleşmeler için ödeme AKX$ 60 idi. Örneğin, bir tüccar barajın ay sonunda 70° o dolacağını düşünürse, 70 AKX$ fiyatına kadar sözleşmeler satın alın. Toplamda 38 tüccar bu piyasaya 870 emir verdi ve bu da 340'tan fazla işlemle sonuçlandı.
Sipariş defteri Hume
Nasıl Ticaret Yapılır Terim A Koşulu*
ortak hareket
t*V Traartxtloes
Hesap
1000 1000
1000 10M
10OC 1000
M0 M0
aslan loeo
t-”- 10C •:
Tekne su samuru üzgün
Anea QuarMv
20.00 100
jo.o: parmak
2o.oo :
20 00 :oo
20.04 SO
Ev
Abc-VT tl>e AKX DaimIbMi* AKX Alma Martı*
■aafklag
Ticaret Mock* Ticaret Sihirbazı
dene*
0 Ticaret; WHORi
One-CSck-Shoppmg 1* bir su samurunu kabul etmek istiyorsunuz, üzerine clctang •>* autcmaticaOr M yukarıdaki sipariş formunu kapatın ■ sonra |j>t Nt
Şekil 26: AKX piyasasının ticaret ekranı
Ticaret mekanizması
AKX pazarı, otomatik bir piyasa yapıcı ile birlikte bir CDA kullandı. Kayıttan sonra her tacire her sözleşmeden 1.000 hisse ve 100.000 AKX$ nakit hesabı verildi ve böylece anında işlem yapabildi. Tüccarlar, satın almak için limit teklifleri (teklifler) veya satış için limit teklifleri (soruyor) gönderdiler. Alımlar ve talepler, fiyat/zaman önceliği ile kuyruklarda tutuldu, yani önce fiyata göre, sonra zamana göre sıralandılar. Teklifler, (i) tüccar tarafından geri çekilene veya (ii) bir karşı teklifle eşleşene kadar kuyrukta kaldı. İlgili kuyruklardaki alış ve satış fiyatları çakıştığı anda işlemler otomatik olarak gerçekleştirildi. Satış kuyruğundaki mevcut minimum fiyata eşit veya daha yüksek bir fiyattan teklif verildiğinde, satış fiyatından bir işlem gerçekleştirildi. Benzer şekilde, teklif kuyruğundaki mevcut maksimum fiyata eşit veya daha düşük bir fiyattan bir satış teklifi sunulduğunda, teklif fiyatından bir ticaret gerçekleştirildi. Aynı fiyattan iki veya daha fazla teklif olması durumunda, piyasaya en erken verilen teklif önce gerçekleştirilir.
Nispeten zayıf bir pazar beklediğimiz için piyasa yapıcı bir mekanizma kuruldu. Her zaman alım satım olanaklarını sağlamak için son işlem fiyatının üstünde ve altında alım satım emirleri vermek üzere tasarlanmıştır. Genel olarak son iki işlem fiyatı alınır ve aradaki farka göre sonraki emirlerin fiyatı belirli oranlarda artırılır/azaltılır, örneğin fark 5 AKX$'dan yüksekse %20. Daha doğrusu, piyasa yapıcı mekanizma her zaman hem al hem de sat emirleri veriyordu. Emir hacmi 50 adet sabitlenmiş olup, fiyatlar son işlem fiyatı ile ilişkilendirilmiştir. Alış/Satış emirleri son işlem fiyatına göre +/- %3 farkla sunuldu . Ardışık iki işlem fiyatı 5 para biriminden fazla farklılık gösteriyorsa , temel değerde bir sıçrama çok muhtemeldir ve bu nedenle piyasa yapıcı eski emirleri iptal eder ve son işlem fiyatına göre +/- %20'lik bir farkla yenilerini belirler. Aşağıdaki işlem fiyatı, son fiyattan 5 para biriminden daha küçükse, bir sonraki adımda spread sırasıyla +/- %10 ve +/- %3'e düşer. Piyasa yapıcıdan gelen bir emrin kısmen gerçekleşmesi durumunda, kalan emir silinir ve yeni işlem fiyatı üzerinden yeni bir emir verilirdi.
Açığa satışa sistem tarafından izin verilmedi. Bu, kasa hesabında yetersiz bakiye ile teklif verilmesinin yanı sıra tacirin portföyünün bir sözleşmede karşılık gelen sayıda hisse içermemesi durumunda satış tekliflerinin verilmesinin engellendiği anlamına gelir.
teşvikler
AKX piyasası oyun parası piyasası olarak işletiliyordu. Tüccarların piyasaya katılmaları ve beklentilerini ortaya çıkarmaları için tek dışsal teşvikler,
AKX web sayfasındaki kullanıcı adlarının, diğer tüm yatırımcılara kıyasla performanslarını takip edebilecekleri bir sıralama.
Başlangıç sayfasında en aktif ve en iyi performans gösteren beş kullanıcının listesi gösterildi.
Tüccarlara bir çekiliş yapıldı.
Ödeme tarihindeki en iyi tüccar 50 AUS$ hediye çeki kazandı. Ek olarak, aktif tüccarlar arasında iki tane daha 50 AUS$ fişi karıştırıldı. Bu kuponları kazanma olasılığı tüccarın portföy değerine bağlıydı. Dolayısıyla, bir tüccar başka bir tüccara kıyasla yüzde 10 daha yüksek bir portföy değerine sahipse, kupon kazanma olasılığı da yüzde 10 daha yüksektir. Tüccarların birden fazla kullanıcı hesabı oluşturmasını ve bir hesaptan diğerine nakit transfer etmek için kendi aleyhine işlem yapmasını engellemek için genel şartlar ve koşullar kullanıldı. Tüccarların bir kereden fazla kaydolmasına izin verilmedi. Ayrıca, otomatik eylemler için her türlü yazılımın kullanılması yasaklanmıştır.
Tüccarlar
AKX'e katılım isteğe bağlıydı. Seçtikleri kullanıcı adı, şifre ve gerçek e-posta adresinin yanı sıra kayıt işlemini basit tutmak, yalnızca kullanıcıların posta kodunu gerektirir. Oluşturulan verilerin isimsiz olarak saklanacağı ve diğer katılımcıların sadece özgürce seçtikleri kullanıcı adını görebilecekleri kayıt öncesinde belirtilir. Pazar yerel gazetelerde ve radyo istasyonlarında ilan edildi. Ek olarak, havza yetkililerine, meteorologlara ve çiftçi kuruluşlarına özel davetiyeler gönderdik. AKX Avustralya'da işletildiğinden ve tanıtıldığından beri, tüccarların çoğu Avustralyalıydı.
Tüccarların her eylemi AKX piyasasında kaydedildi. Alım satım faaliyeti, yani emirler ve alım satımlar ve tüccarların hisseleri hakkında tam bilgi mevcuttur veya herhangi bir zaman için hesaplanabilir.
Ticaret Aktivitesi ve Tahmin Doğruluğu
Bu bölümde, piyasa döneminin (2008/11/17 - 2009/02/26) sonuçlarını sunuyoruz. Başlangıçta, iki özdeş piyasayı karşılaştırmayı planladık; biri su uzmanları ve biri halka açık. Uzmanın yanıtı şaşırtıcı derecede olumsuzdu, özellikle hidrologlar bir dizi öfkeli e-postayla yanıt verdi. Buradaki fikir, mevcut modellerin yeterince doğru olduğu ve bir "oyunun" tahmin performansını artırmak için uygun olmayacağıydı. Sonuç olarak piyasada sadece üç uzman kayıtlıdır. Bu nedenle, araştırma sorularımızdan biri geçerliliğini yitirdi ve sonraki bölümde kamu piyasası sonuçlarını tarihi bir kıyaslama modeliyle karşılaştıracağız.
Toplamda 89 kullanıcı halka açık AKX pazarına kaydoldu ve bunların 46'sı en az 1 sipariş verdi. Sözleşme başına tüccar sayısı neredeyse eşitti. Kullanıcılar 415 satış ve 419 alım emri verdi ve piyasa yapıcı 701 emir daha verdi. Bu siparişler, yine AKX'teki beş sözleşmeye eşit olarak dağıtılan 543 işlemle sonuçlandı.
Şekil 27'de gösterildiği gibi, işlem sayısı ve bunun sonucunda oluşan işlem hacmi, her işlem gününde çok değişkendi. Minimumda günde 0 işlem gözlemledik ve maksimumda günde yaklaşık 60.000 AKX$ işlem hacmi elde ettik. Bu zirve 13 Aralık'ta gerçekleşti . 12'sinde tüm katılımcılara bir hatırlatma e-postası gönderildi .
Şekil 27: Günlük işlem sayısı
Aralık. Sonuç olarak, alım satım faaliyeti ertesi gün ortalamaya göre 6-7 kat daha yüksekti. Kalan iki e-posta daha 15 Ocak ve 23 Şubat tarihlerinde gönderildi ve sonraki günlerde alım satım faaliyetinin biraz daha yüksek olmasına neden oldu. Avustralya'nın geleneksel yaz tatilleri, Noel ve Yeni Yıl Arifesi, 'ticaretin yapılmadığı' döneme yol açtı.
Toplamda, ticaret faaliyeti oldukça düşüktü. Şekil 27'de gösterildiği gibi, verilen sipariş sayısı üç dönem boyunca sürekli olarak azaldı. Bu deneyde, su barajı seviyelerini tahmin etmek için tahmin pazarları kullanıldı. İlk ticaret döneminde birçok hata oldu. Örneğin, bir tüccar, işlem ekranındaki değerleri karıştırdı ve bu, piyasa fiyatlarının kısa süreli bozulmasına neden oldu. Yine de tüccarlar, sonraki ticaret dönemlerinde fiyatları ayarlamak ve baraj seviyelerini tahmin etmek için özel bilgilerinin haritasını çıkarabildiler. Şekil 28, gerçek baraj seviyelerine kıyasla tahmin sonuçlarını listeler. Kesintisiz çizgi mükemmel tahmini temsil eder. Noktalar bu çizgiye ne kadar yakınsa, tahmin o kadar iyiydi. Bu tür bir görselleştirmeye "Kalibrasyon" adı verilir ve genellikle gerçek sonuca kıyasla piyasaların doğruluğunu göstermek için kullanılır. Üç ticaret dönemi, üç farklı sembolle temsil edilir. İkinci periyodun en doğru periyod olduğunu, ardından üçüncü periyodun ve birinci periyodun geldiğini görmek kolaydır.
ACT hariç her barajdan, kamuya açık tarihi kayıtlar mevcuttur.
Bu nedenle, bu kayıtları analiz ettik ve birkaç yıl öncesine ait ortalama su baraj seviyesi değişikliklerine dayanan “tarihi” bir kıyaslama modeli geliştirdik. Sonuçlar, ek, bağımsız bir tahmin (H-Model) olarak Şekil 28'de çapraz olarak temsil edilen piyasa dönemlerine uyarlanmıştır. İlginç bir sonuç, piyasadaki tacirlerin düşük su barajı seviyelerini olduğundan fazla tahmin etmeleridir. Şekil 28'de, 0 ile 30 arasındaki her piyasa sonucunun olduğundan fazla tahmin edildiği görülebilir, bunun aksine, bu aralıktaki tarihsel model son derece doğruydu. Öte yandan, baraj seviyesi 50 ve üzeri olan baraj seviyelerinde piyasa, özetle tarihi modelden daha kesindi; kümülatif hata piyasa tahmini için daha düşüktü.
Şekil 28: Piyasa fiyatları (yani tahmin) ve nihai baraj seviyeleri (yani sonuç)
Piyasanın sonuçları ve tarihi model, sonuca göre kıyaslanabilir. Şekil 29, baraj başına her periyodun hatalarını özetleyen her iki yöntemin ortalama ortalama hatasını göstermektedir. Daha önce de belirtildiği gibi, 'ACT' barajları için herhangi bir tarihsel veri bulunmamaktadır. Şekil 29'da her baraj için üç periyodun hatası toplanmıştır. Piyasa, iki durumda (Burrinjuck ve Warragamba barajları) tarihi modelden daha doğruydu.
Buna karşılık, tarihi model Wyangala ve Hume baraj sözleşmelerinde piyasayı geride bırakıyor. Kayıt işlemi sırasında her tüccarın yerini izledik ve ilginç bir şekilde, 20'nin üzerinde bir hata oranı gösteren Wyangala barajının yakınında hiçbir aktif tüccar yaşamıyor.
Toplamda, ikinci piyasa döneminin doğruluğunun, 10,9'luk mutlak hatayla, 16,9'luk tarihi modelden daha doğru olduğunu gözlemledik. Toplamda, yalnızca ikinci ticaret dönemi, tarihi modelden daha doğruydu. En yüksek alım satım faaliyetini ilk piyasa döneminde ölçmüş olmamıza rağmen, o dönemin sonuçları 7,7 olan tarihi modele kıyasla 25,1 hata ile en hatalı olanlardı.
Şekil 29: Birikmiş Hata - Piyasa ve Geçmiş Model
Tipik olarak, politika veya spor gibi diğer alanlardaki bilgi pazarları genellikle yalnızca yüzde birkaç hata oranı gösterir. Genellikle, ABD başkanlık seçimleri piyasası gibi yüksek likit piyasalarda yüzde birin altında hatalar rapor edilir. Bu nedenle, piyasanın genel performansı, daha önce işletilen piyasalara kıyasla zayıftır.
Çözüm
Az sayıda gözleme sahip piyasamızdaki oldukça zayıf performansa rağmen, tahmin piyasaları, çeşitli insanlardan bilgi toplamak için umut verici bir yöntemdir ve su barajı seviyelerinin tahmin edilmesinde uygun sonuçlara yol açabilir. Daha fazla araştırma için açık konular, piyasa tasarımında AKX'te tahmin hatalarına neden olan sistematik problemler olup olmadığını araştırmaktır. Başka bir soru, tüccarları özel bilgilerini ifşa etmeye motive etmek için tüccarlar için teşvik planının uygun olup olmadığını test etmektir. Ek olarak, barajların yakınında yaşayan tüccarların, barajlardan uzakta yaşayan diğer katılımcılara kıyasla daha üstün bilgiye sahip olup olmadığını görmek ilginç olacaktır. Yine de, bilirkişinin hükümlerinin nasıl ele alınabileceği açık bir soru olmaya devam etmektedir. Bu sorular, doğal kaynak yönetimi bağlamında bilgi piyasalarının uygulanmasına özel olabilir. Saha denememizin ilk sonucu, bilgi piyasalarının - bahsedilen sorularda daha fazla araştırma ve geliştirme ile - çevresel tahminler için uygulanabilir olmasıdır.
Hizmet Sektörlerinde Tahmin Pazarları ile Değer Yaratmak
Fikir Pazarları ile Hizmet İnovasyonu
Hizmet yeniliği, hizmet şirketleri için stratejik olarak önemlidir (Smith ve diğerleri, 2007). Hizmet sektörünün ve ürünlerin hizmetleştirilmesinin artan önemi nedeniyle (Rada ve Vandermerwe, 1988, Needly, 2007), nispeten az çalışılan hizmetlerin yenilik sürecine daha fazla dikkat çekilmiştir (Dolfsma, 2004). Bir Business Week makalesine göre, hizmet yeniliği “bir sonraki büyük şeydir” (Jana, 2007).
yaratılan soyut bir yönü olan teslim edilebilir mallardır (Dolfsma, 2004). Hizmet yeniliği, Dolfsma (2004) ve Smith ve diğerlerinin tanımladığı gibi müşteri için yeni hizmetler geliştirme veya mevcut hizmetleri iyileştirme sürecidir. (2007). Belirtildiği gibi ve ürün yeniliğine çok benzer, hizmet yeniliği "karmaşık, zaman alıcı, maliyetli ve genellikle başarısız" olabilir. Cooper'a (2001) göre hizmet yeniliği, yeni hizmet fikirlerinin tanımlanmasıyla başlar ve bunların pazara sunulmasıyla sona erer. Bununla birlikte, araştırmacılar kesinlikle doğrusal bir süreç kavramını sorgulamaktadır. Örneğin, bunu “ad hoc” (Dolfsma, 2004) veya “dağınık” (Smith ve diğerleri, 2007) olarak tanımlarlar.
Hizmet inovasyonunda temel bir gerilim vardır. Yenilikçi hizmetler, hizmet şirketlerinin hayatta kalması ve büyümesi için kritik öneme sahiptir, ancak aynı zamanda, tüm yeni hizmetlerin %42'si müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamadığı için pazarda başarısız olduğundan, yeni hizmet geliştirme yönetimi zordur (Griffin). , 1997). Bu başarısızlıklar, hizmet şirketi üzerinde güçlü bir şekilde olumsuz finansal etkiye sahiptir ve uzun vadeli olumsuz sonuçlara yol açabilir (Goldenberg ve diğerleri, 2001).
Temel fikir, ilk fikirlerin kalitesinin gelecekteki pazar başarısını zaten belirlediğidir. Böylece inovasyon sürecindeki ilk görevlere odaklanılır; yani
fikir üretme ve tarama (Smith ve diğerleri, 2007, Cooper, 2001). Soukhoroukova ve diğ. (2009) yeni ürün fikirlerine dikkat çekmiştir ve aynı şey hizmet yeniliği için de geçerlidir. Bu kritik görevleri daha başarılı bir şekilde yönetmek için, belirsizliği ve karmaşıklığı azaltacak yöntemlere ihtiyaç vardır.
Bu nedenle, tahmin pazarları bağlamında, katılımcıların yeni fikirler önerme olasılığına sahip artırılmış tahmin pazarları olarak fikir pazarları, Soukhoroukova ve diğerlerinin yeni ürün geliştirme fikirlerine dayanan hizmet yeniliği üretimi ve taraması için yeni ve umut verici bir yöntemdir. (2009), aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklayacağız. Bu yaklaşım, belirsizliği ana sorun olarak tanımladığı ve aynı zamanda onu ele aldığı için umut vericidir. Dolayısıyla fikir piyasası kavramı, yeni hizmetlerin üretilmesi ve taranması için yeni ürün geliştirmeye benzer şekilde uygulanabilir, çünkü bu görevlerde yenilik süreci önemli ölçüde farklılık göstermez. Hem yeni ürünlerin hem de yeni hizmetlerin geliştirilmesi, hangi fikirlerin takip edileceğine karar verilmeden önce değerlendirilmesi gereken iyi başlangıç fikirlerinin yaratılmasıyla başlar (Dolfsma, 2004, Cooper, 2001) (Soukhoroukova ve diğerleri, 2009). ).
Fikir üretimi ve eleme, yeni ürün ve hizmet geliştirme sürecinin bulanık ön ucundaki "önemli başlangıç görevleridir" (Soukhoroukova ve diğerleri, 2009). Yeni hizmetlerin pazar başarısının ilk fikirlerin kalitesine bağlı olduğu oldukça anlaşılır bir durumdur. Rochford (1991), sonraki aşamalara göre daha az maliyetli olduğunu savunmaktadır. Goldenberg ve diğerleri ile uyumludur. (2001), fikir üretme ve taramanın tüm yenilik sürecinde en yüksek kaldıraç noktasına sahip olduğunu düşünenler. Kötü fikirler ne kadar erken elenirse, maliyetler o kadar düşük olur. Bu nedenle, fikir üretimi ve eleme çok kritik bir adımdır ve üzerinde durulması gerekir.
Fikir Pazarı Konsepti
Bir fikir piyasası temel olarak tahmin piyasası konsepti üzerine kuruludur. Dolayısıyla bir fikir piyasası, bir tahmin piyasasının büyütülmesi olarak anlaşılabilir. Soukhoroukova ve arkadaşlarına göre. (2009), fikir piyasaları ile tahmin piyasaları arasında iki temel ayrım vardır: Birincisi, bir fikir piyasasındaki sözleşmeler seti, katılımcıların önerilerinden oluştuğu için değişken ve dinamiktir. Bu nedenle, tahmin piyasası bir dalgalanma mekanizması ile artırılır. Böylece, katılımcılara artık sabit bir setten alternatif sözleşmeler sunulmaz, ancak sözleşmeler olarak tanımlanan kendi fikirlerini oluşturma fırsatı verilir. Daha sonra bu sözde fikir sözleşmeleri, katılımcıların kendileri tarafından piyasaya sunulur ve başlangıçtaki yatırım engeli aşılırsa piyasada işlem görebilir. İkinci olarak, nihai sözleşme değeri, hiçbir zaman gerçekleşmeyebilecek olan sözleşmenin altında yatan olayın sonucu tarafından belirlenemeyeceği için belirlenmelidir (sözleşmelerin nihai değerlerini belirlemeye yönelik farklı olasılıkların tartışılması ve değerlendirilmesi için bkz. Bölüm 4.1.2). .
Soukhoroukova ve ark. (2009), fikir pazarlarını, tahmin pazarlarının öngörü gücünden yararlanmak için fikir üretme ve taramayı yönetmek için bir araç olarak önermektedir. Aşağıdaki hususlar, yeni hizmet fikirlerinin üretilmesi ve taranması için fikir piyasası konseptinin nasıl uygulanabileceğini göstermektedir.
İnternet tabanlı fikir pazarı, farklı departmanlardan ilgili fikir ve bilgilere sahip çalışanları bir araya getirebilir ve bir extranet, örneğin müşteriler gibi harici katılımcıların entegrasyonunu bile mümkün kılabilir. Fikir üretimi, katılımcıların pazara yeni fikir sözleşmeleri önermesine olanak tanıyan dolaşım mekanizması aracılığıyla gerçekleştirilir. Temel fikir, bu sözleşmelerin her birinin yeni bir hizmet fikrini tanımlaması ve fiyatının gelecekteki pazar başarısını temsil etmesidir, örneğin bu özel hizmet veya pazar payı ile ileriye dönük bir yılda elde edilen gelirler. İnternetin ölçeklenebilirliği, çok sayıda katılımcıyı ve fikir sözleşmelerini yönetmek için ölçeklenebilir bir platform sağladığından, yeni hizmet fikirleri için geniş bir arama sürecinin kolayca yürütülmesini sağlar.
Fikir pazarı, fikirlerin taranmasını desteklediği gibi, çok adımlı bir süreçte fikirleri sonradan azaltır. Bir fikir önerildikten sonra, başlangıçta geri kalan katılımcıların yatırımlarının alt sınırına ulaşılması gereken bir dalgalanma mekanizması tarafından taranabilir. Yeni fikir sözleşmesi alt yatırım sınırına ulaşırsa ikinci adımda piyasa tarafından değerlendirilir. Yeni bir hizmetin pazardaki başarısını tahmin eden farklı uzmanlıklara sahip katılımcılar daha sonra alım satım kararları aracılığıyla bireysel değerlendirmelerini sunarlar. Fikir piyasası, mevcut tüm bilgileri toplar ve böylece fiyat aracılığıyla bir tahmin sağlar. Bu fiyat daha sonra hangi fikirlerin takip edileceğine karar vermek için bir temel oluşturabilir. Daha sonra karar verici, fikir piyasasının değerlendirmesini benimseyebilir veya kesin bir tarama yaparken dikkate alabilir.
Sonuç olarak, fikir piyasası departmanlar arası işbirliğinin karmaşıklığıyla başa çıkıyor. Katılımcıların kendi fikirlerini önermelerini ve piyasa mekanizmasını kullanarak başkalarının fikirlerini değerlendirmelerini sağlar. Bu şekilde, fikir piyasası, hizmet inovasyonunun "yinelemeli ve 'belirsiz'" (Smith ve diğerleri, 2007) sürecine yapı kazandırır. Fikirler, piyasanın tüm süresi boyunca ortaya çıktıklarında önerilebilir. Bir fikir önerildiyse, kaldırılamaz, ancak geliştirilmiş fikirler önerilebilir. Böylece hizmet fikirleri iteratif olarak değerlendirilebilir ve sürekli olarak geliştirilebilir. Ayrıca, fikir pazarı kişisel katılım gerektirmediğinden, büyük grupların, çeşitli departmanların, diğer şirketlerin uzaktan işbirliği ve hatta düşük maliyetle uluslararası katılım için uygundur.
Pazar ve Kamuoyu Araştırması
Bugüne kadar, pazar ve fikir araştırması için şaşırtıcı derecede az sayıda tahmin piyasası uygulaması mevcuttur (inceleme için bkz. (Soukhoroukova ve diğerleri, 2010)). Bu, yürütülen uygulamaların daha fazla avantajla birlikte çok iyi tahmin sonuçları göstermesine rağmen. Anketler, uzmanların sorgulanması veya birleşik analizler gibi diğer pazar ve fikir araştırması yöntemlerine kıyasla bu avantajları aşağıda özetliyor ve tahmin pazarlarının olası diğer uygulamaları için örnekler veriyoruz.
Her şeyden önce, diğer yaklaşımlara kıyasla tahmin piyasalarının önemli bir avantajı, katılımcılara kendilerinden çok herkesin inançları sorulduğu için doğru bir şekilde çalışmak için temsili bir katılımcı örneğini gerektirmemesidir (örn., Berg ve diğerleri, 2001). ya da kendi inancı. Ayrıca, temsili bir örneğe güvenmek zorunda değilseniz, temsili numuneyi seçerken çok fazla çabadan kaçınılabilir. Ek olarak, Christiansen (2007) ve Soukhoroukova ve Spann (2005), güvenilir tahminlerin en az on veya bir düzine katılımcıyla zaten belirlenebileceğini göstermektedir.
İkincisi, katılımcıları ödüllendirmek için bir piyasa mekanizması kullanılarak, katılımcılar doğru tahminlerini açıklamaya teşvik edilir. Buna karşılık, örneğin anketlerde veya belirli bir konuda sorguya çekilen uzmanlar olduklarında bile doğru bilgilerini açıklamaya teşvik edilmezler.
Üçüncüsü, katılımcıların sorgulanmasından elde edilen yeterli veri noktalarının mevcut olduğu farz edilse bile, belirli bir olay için tek bir tahmine nasıl ulaşılacağına dair görüşlerin nasıl toplanacağı sorusu hala devam etmektedir. Basit ortalama alma bazı durumlarda yeterli olabilir, ancak örneğin, temel verilerin aşırı derecede çarpık olması durumunda, ortalama alma güvenilir sonuçlara yol açmayabilir. Tahmin piyasaları ise piyasa mekanizmasını kullanarak bir kümeleme mekanizması sağlar.
Dördüncüsü, tahmin pazarlarının kullanımı genellikle alternatif bir pazar veya fikir araştırması yönteminden daha düşük maliyetlerle sonuçlanır (örn. Dahan ve diğerleri, 2009). Bunun önemli bir nedeni, ilk maddede de belirtildiği gibi, bir temsilciye ve dolayısıyla geniş bir katılımcı örneklemine ihtiyaç duyulmaması, tarama ihtiyacını ortadan kaldırmak ve yüksek sayıda katılımcıya ödeme yapmaktır.
Beşincisi, tahmin pazarları, katılımcıların sayısına veya pazarlarda sorulan soruların sayısına göre çok ölçeklenir (örn. Dahan ve diğerleri, 2009). Konjoint analizi gibi diğer yöntemler yalnızca soruların üst sınırına kadar çalışırken, tahmin pazarları ölçeklenebilirliğin neredeyse sonsuz olduğu bir şekilde tasarlanabilir.
Bu beş ana avantaj, diğer pazar ve fikir araştırması yöntemlerinin aksine, tahmin pazarlarının belirgin avantajları olduğunu gösterirken, hizmet inovasyonunun yanı sıra tahmin pazarlarına dayalı hizmetlerin gelecek potansiyeline sahip olduğu üç alan belirleyebiliriz (bkz. 4.3.1).
Pazar fırsatlarının değerlendirilmesi'. Tahmin piyasaları, dünyanın farklı bölgelerindeki hizmetlerin pazar fırsatlarının değerlendirilmesi veya mevcut hizmetlerin geliştirilmesinin etkilerinin tahmin edilmesi için kullanılabilir. Özellikle, tahmin piyasası katılımcıları belirli bir dünya konumuna fiziksel olarak bağlı olmadıkları, ancak İnternet üzerinden çevrimiçi olarak katılabildikleri için, bu sorular herhangi bir dünya bölgesindeki tek pazar segmentleri için nispeten ucuza yanıtlanabilir. Öte yandan, örneğin uluslararası hizmetler için, tahmin pazarlarının ölçeklenebilirliği, pazarların eksiksiz bir uluslararası değerlendirmesini mümkün kılar.
Ekonomik verilerin tahmini'. Tahmin piyasaları, örneğin GSYİH veya ekonomik büyümeyi tahmin etmek için kullanılabilir. Bu bilgilere dayanarak, belirli bölge ve ülkelerde pazara giriş ile ilgili kararlar alınabilir. Bu bilgi, gelecek vadeden pazarlara önemli yatırımlar yapılıyorsa özellikle çok önemli olacaktır.
Pazar fırsatlarına sahip bölgelerin ortaya çıkarılması'. Tahmin pazarlarının ölçeklenebilirliği nedeniyle , sırasıyla büyük bir olası bölge veya ülke havuzundan tek bir bölge veya ülkenin tanımlanması mümkündür. Bu uygulama, mümkün olan her bir bölge veya ülkenin değerlendirilmesi ve tanımlanması oldukça maliyetli olacağından ve bu nedenle çoğu zaman uygulanamayacağından oldukça faydalı olacaktır. Sırasıyla bölge veya ülke sayısı çok yüksekse, muhtemelen en yüksek potansiyele sahip bölgeleri/ülkeleri belirlemek için bir fikir pazarı bile uygulanabilir olabilir.
Çözüm
Tahmin piyasaları, son birkaç yılda akademi ve endüstride sürekli önem kazanmıştır. Bununla birlikte, oldukça yeni bir araştırma alanıdır ve hala ele alınması gereken çok sayıda açık soru vardır. Bu çalışmanın iki temel amacı vardı. İlk olarak, başarılı bir şekilde uygulanması için çok önemli olan tahmin piyasalarının temel tasarım öğelerini tartışmak istedik. Bu çalışmada bildirilen çeşitli ampirik çalışmalardan elde edilen sonuçlar, değerli tahminler elde etmek için bu tür piyasaları uygun şekilde tasarlamanın önemini göstermektedir. İkinci olarak, tahmin piyasalarının muazzam tahmin gücüne sahip olduğunu ve geniş bir uygulama alanında faydalı olduklarını göstermeyi amaçladık. Böylece, bu tür bir pazarın önceki uygulamalarını biraz ayrıntılı olarak tartıştık.
Tahmin pazarlarının diğer uygulama alanlarında da büyük potansiyele sahip olduğuna inanıyoruz. Ayrıca, geleneksel tahmin yöntemlerini tahmin piyasalarıyla değiştirmeyi de hedeflemiyoruz. Piyasaların, yerleşik tahmin yöntemleriyle birleştirilmesi gereken yararlı bir araç olduğuna inanıyoruz. Bu nedenle, gelecekteki araştırmalar, yalnızca tahmin piyasalarının uygulamalarını yenilikçi alanlarda genişletmeye çalışmakla kalmamalı, aynı zamanda mevcut tahmin yöntemlerine faydalı bir ek olarak hizmet etmeyi amaçlamalıdır.
Uygulama alanları
Eldeki çalışma, spor tahmini alanında piyasaların tahmin doğruluğuna dair kanıt sağladı. Şimdiye kadar, tahmin piyasalarının doğruluğunu diğer tahmin yöntemleriyle karşılaştıran araştırmaların çoğu, bilginin büyük bir tüccar grubu arasında dağıtıldığı uygulama alanlarına odaklandı. Bu nedenle, bu araştırma akışını, ilgili bilgilerin yalnızca sınırlı sayıda uzmanın erişebildiği diğer uygulama alanlarına genişletmek ve bu tür koşullar altında tahmin piyasalarının ne kadar iyi çalıştığını incelemek ilginçtir. Bu aynı zamanda, az sayıda bilgili uzmanın bulunduğu bir pazara bilgisiz tüccarların eklenmesinin ticaret fiyatlarını bozup bozmadığını ve dolayısıyla tahmin doğruluğuna zarar verip vermediğini incelemeye de olanak tanır.
Tahmin pazarlarını yerleşik tahmin yöntemleriyle birleştirmek
Tahmin piyasalarının geçmiş performansı, piyasaların gelecekteki gelişmeleri ve eğilimleri daha iyi tahmin etmeye yardımcı olabileceğini göstermektedir. Yine de, diğer tahmin yöntemlerinin yerini her zaman tahmin piyasaları almamalıdır. Piyasalar, gelişmelerin sürekli izlenmesi için bir araç olarak görülebildiğinden, daha çok mevcut tahmin yöntemlerinin bir tamamlayıcısı olarak düşünülebilir. Ayrıca tahmin piyasaları, yaratıcı düşünmeyi ve fikir üretmeyi motive etmenin yanı sıra daha sonra Delphi tekniği gibi alternatif tahmin yöntemleri için uzman olarak işe alınabilecek bilgili tüccarları belirlemede yararlıdır.
Tahmin piyasaları, oylama mekanizmaları veya kalabalık tabanlı yeniliklerle de birleştirilebilir. Örneğin Açık İnovasyon süreçleri, kitle kaynak bulmayı, kitle sıralamasını ve yeniliklerin kitle analizini kolaylaştırmak için kitlelerin bilgeliğinden yararlanabilir. Fikir, bir topluluk olarak beyin fırtınası yapmak, fikirleri sıralamak için oylamak ve ardından bir tahmin piyasası kullanarak önemli ölçütleri tahmin etmektir. Bir şirketin öngörü yeteneklerini geliştirmeyi hedeflerken, birkaç tahmin yönteminin bu tür kombinasyonları dikkate alınmalıdır.
Yazarlar hakkında bilgi
Stefan Luckner , Almanya'da Universitat Karlsruhe'de (TH) doktora öğrencisi ve doktora sonrası araştırmacı olarak tahmin piyasaları üzerinde çalıştı. Araştırma ilgi alanları, teşvikler ve tüccarların tahmin piyasalarındaki davranışlarıydı. Stefan şu anda önde gelen bir yönetim danışmanlığı şirketinde BT strateji danışmanı olarak çalışıyor.
Jan Schroder'in araştırma geçmişi, resmi sosyal ağ analizi ve teşvik sistemleridir. Başlıca ilgi alanı, Universitat Karlsruhe'de (TH) doktorasını aldığı tahmin piyasaları gibi ağlardaki manipülatif eğilimler ve eylemlerdir. Jan, tahmin pazarları gibi toplu zeka için yöntemler sağlayan bir şirket olan KENFORX'in kurucu ortağıdır.
Christian Slamka , doktorası için ağırlıklı olarak tahmin piyasası tasarımları, özellikle ticaret mekanizmaları üzerinde çalıştı. Goethe Üniversitesi Frankfurt'ta. Şu anda telekom endüstrisindeki stratejik BT yönetimi projelerinde danışman olarak çalışıyor.
Markus Franke , 2001 yılında Universitat Karlsruhe'de (TH) tahmin piyasaları alanında çalışmaya başladı ve burada doktora derecesini de aldı. Araştırmaları veri analizi ve kümeleme üzerine odaklandı. Markus, Jan ile birlikte, tahmin pazarları gibi toplu zeka için yöntemler sağlayan bir şirket olan KENFORX'u kurdu.
Andreas Geyer-Schulz , Augsburg ve Viyana'da ekonomi profesörü olarak çalıştı ve şu anda Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü'nün (KIT) Bilgi Sistemleri ve Yönetimi Enstitüsü'nde tam profesör olarak çalışıyor ve “Bilgi Hizmetleri ve Elektronik Piyasalar” (EM) grubuna başkanlık ediyor. ). Araştırması, ekonomik konuların resmi tartışması ve matematiğe dayalı tanımlaması ile ilgilenmektedir. Başlıca çalışma alanları iş dinamikleri, bilgi sistemleri ve tahmin piyasalarıdır.
Bernd Skiera , Almanya Frankfurt Üniversitesi'nde Elektronik Ticaret Profesörü ve E-Finans Laboratuvarı yönetim kurulu üyesidir. Araştırmaları tahmin pazarı, elektronik ticaret, çevrimiçi pazarlama, fiyatlandırma ve müşteri yönetimi üzerine odaklanmaktadır. Çalışmaları, diğerlerinin yanı sıra Management Science, Marketing Science, Journal of Marketing Research, Journal of Marketing, Journal of Management Information Systems, Journal of Product Innovation Management ve European Journal of Operational Research dergilerinde yayınlanmıştır.
Martin Spann , Ludwig-Maximilians-Üniversitesinde (LMU Münih) Elektronik Ticaret profesörüdür. Doktora derecesini 2002 yılında Frankfurt Üniversitesi'nde tahmin piyasaları üzerine aldı. Araştırma ilgi alanları tahmin piyasaları, fiyatlandırma ve müzayedeler, çevrimiçi pazarlama, sosyal ağ analizi ve yeni ürün ve inovasyon yönetimidir.
Christof Weinhardt , Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü'nde (KIT) Bilgi Yönetimi ve Sistemleri profesörüdür ve “Bilgi ve Pazar Mühendisliği” (IM) grubunun başındadır. Araştırma odağı, BT hizmetleri, enerji, finans ve telekomünikasyon piyasalarındaki uygulamalarla Piyasa Mühendisliği ile ilgili disiplinler arası konular üzerinedir. 2010'dan beri Almanya Federal Parlamentosu'nun “İnternet ve Dijital Toplum” Soruşturma Komitesi'nde uzman danışmandır.
Ek A
Tablo 27: wetten.de'den bahis oranları
Tablo 28: ODDSET'ten bahis oranları
Tablo 29: FIFA sıralamasında yarışan takımların pozisyonları (Mayıs 2006)
Tablo 30: Tüm tüccarlara göre piyasa yapıcıların alım satım faaliyeti
MM-TradVol: Piyasa yapıcıların işlem hacmi
Tablo 31: Sözleşme başına piyasa yapıcı sayısı ve alım satım faaliyeti
#MM: Piyasa yapıcıların sayısı
#TX:
İşlem sayısı
Kaynakça
ANTWEILER. W. & ROSS. T. 1998. 1997 UBC Seçim Borsası. Kanada İşletme Ekonomisi, 6, 15-22.
BECKMANN. K. & WERDING. M. 1996. "Passauer Wahlborse": Politik Pazar Deneyinde Bilgi İşleme. Kyklos, 49, 171-204.
BERG. JE. FORSYTHE. R.. NELSON. F. & RIETZ. TA 2001. Bir Düzine Yıllık Seçim Vadeli İşlem Piyasaları Araştırmasının Sonuçları. İçinde: PLOTT, C. & SMITH, VL (ed.) Deneysel Ekonomik Sonuçlar El Kitabı. Amsterdam: Elservier Bilimi.
BERG. JE. FORSYTHE. R. & RIETZ. TA 1996. Piyasaların İyi Tahmin Etmesini Sağlayan Nedir? Iowa Elektronik Piyasalarından Kanıt. İçinde: ALBERS. W.. GUTH. W.. HAMMERSTEIN. P.. MOLDOVANU. B. & VAN DAMME. E. (editörler) Stratejik Etkileşimi Anlamak: Reinhard Selten Onuruna Yazılar. New York: Springer.
BERG. JE. FORSYTHE. R. & RIETZ. TA 1997. Iowa Elektronik Pazarı. İçinde: PAXSON. D. & AHŞAP. D. (editörler) Blackwell Ansiklopedik Finans Sözlüğü. Oxford, BK: Blackwell.
BERG. JE. NELSON. F. & RIETZ. TA 2003. Tahmin Piyasalarının Doğruluğu ve Tahmin Standart Hatası. Çalışma kağıdı. İşletme Fakültesi. Iowa Üniversitesi.
BERG. JE & RIETZ. TA 2003. Karar Destek Sistemleri Olarak Tahmin Piyasaları. Bilgi Sistemleri Sınırları, 5, 79-93.
BERG. JE & RIETZ. TA 2006. The Iowa Electronic Markets: Stilize Edilmiş Gerçekler ve Açık Sorunlar In: HAHN. R. & TETLOCK. PC (eds.) Bilgi Piyasaları: Kamu ve Özel Sektörde Karar Vermenin Yeni Bir Yolu. Washington DC: AEI Basın.
BOHM. P. & SONNEGARD. J. 1999. Politik Hisse Senedi Piyasaları ve Güvenilir Olmayan Anketler The Scandinavian Journal of Economics, 101,205-222.
BONDARENKO. O. & BOSSAERTS. S. 2000. Iowa'da beklentiler ve öğrenme. Bankacılık ve Finans Dergisi, 24, 1535-1555.
BRUGGELAMBERT. G. 2004. Siyasi hisse senedi piyasalarında bilgi ve verimlilik: seçim sonuçlarını tahmin etmek için bilgisayarlı piyasaların kullanılması. Uygulamalı Ekonomi, 36, 753-768.
KABİN. M.. HUKUK. D. & PEEL. D. 2000. Birleşik Krallık Futbol Bahislerinde Favori-Uzun Atış Önyargısı ve Piyasa Verimliliği. İskoç Ekonomi Politik Dergisi, 47, 25-36.
ÇAN. N.. DAHAN. E.. KİM. A.. LO. A. & POGGIO. T. 2002. Kavramların Menkul Kıymet Ticareti (STOC). Çalışma kağıdı. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü.
CHEN, K.-Y. & PLOTT, CR 2002. Bilgi Toplama Mekanizmaları: Bir Satış Tahmini Problemi için Konsept, Tasarım ve Uygulama. Sosyal Bilimler Çalışma Belgesi No.1131. Pasadena: Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü.
CHEN. Y.. MUB. C.-H.. MULLEN. T. & PENNOCK. DM Bilgi pazarları ve fikir havuzları: ampirik bir karşılaştırma. Elektronik ticaret üzerine 6. ACM Konferansı Tutanakları. 2005 Vancouver. M.Ö. Kanada. 58-67.
HIRİSTİYAN. JD 2007. Tahmin Piyasaları: Küçük Piyasalarda Pratik Deneyler ve Gözlemlenen Davranışlar Tahmin Piyasaları Dergisi, 1, 17-41.
CLAR, G. 2003. Gelecek İçin Tahmin Seçenekleri - Bunları Seçmek ve Şekillendirmek İçin Öngörü Kazanmak. Tahmin Dergisi, 22, 83-91.
COOPER. G. 2001. Yeni Ürünlerde Kazanmak. Fikirden lansmana kadar olan süreci hızlandıran Cambridge. MA. Perseus.
COWAN. G. 1998. İstatistiksel Veri Analizi Oxford University Press.
COWGILL. B.. KURTLAR. J. & ZITZEWITZ. E. 2008. Bilgi Akışlarını İzlemek İçin Tahmin Piyasalarını Kullanma : Google'dan Kanıt. Çalışma kağıdı.
CUHLS. K. 2003. Tahminden Öngörü Süreçlerine - Almanya'da Yeni Katılımcı Öngörü Faaliyetleri. Tahmin Dergisi, 22, 93-111.
DAHAN. E.. SOUKHOROUKOVA. A. & SPANN. M. 2007. Tercih Piyasaları: Menkul Kıymet Piyasalarının Sonsuz Ölçeklenebilirlik ile Kamuoyu Anketleri için Düzenlenmesi. Çalışma Raporu, California Los Angeles Üniversitesi.
DAHAN. E.. SOUKHOROUKOVA. A. & SPANN. M. 2009. Yeni Ürün Geliştirme 2.0: Tercih Edilen Pazarlar. Ölçeklenebilir Menkul Kıymet Piyasaları Kazanan Ürün Kavramlarını ve Niteliklerini Nasıl Belirler? Ürün İnovasyon Yönetimi Dergisi, yakında çıkacak.
DEBNATH. S.. PENNOK. DM. GILES. CL ve LAWRENCE. S. Çevrimiçi Oyun içi spor bahis pazarlarına bilgi dahil etme. Elektronik ticaret 2003 San Diego konulu 4. ACM konferansının tutanakları. CA. AMERİKA BİRLEŞİK DEVLETLERİ. ACM Basın. 258-259.
DOLFSMA. W. 2004. Yeni hizmet geliştirme süreci - resmileştirme ve onaylanabilirlik sorunları. Yönetimde Rapor Serisi Araştırması.
ERİKSON. RS & WLEZIEN. C. Politik Piyasalar Seçim Öngörüsü Olarak Anketlerden Gerçekten Üstün mü? Midwest Siyaset Bilimi Derneği Yıllık Toplantısı. 2006 Şikago.
FAMA. EF 1970a. Etkin Sermaye Piyasaları: Teori ve Ampirik Çalışma Üzerine Bir İnceleme. Maliye Dergisi, 25, 383-417.
FAMA. EF 1970b. Verimli sermaye piyasaları: Teori ve ampirik çalışmanın gözden geçirilmesi. Maliye Dergisi, 25, 383-417.
FAMA, EF 1991. Etkin Sermaye Piyasaları: II. Maliye Dergisi, 46, 1575-1617.
FIGLEWSKI, S. 1979. Bir Bahis Modelinde Öznel Bilgi ve Pazar Etkinliği. Politik Ekonomi Dergisi, 87, 75-88.
FİLZMAİER. P.. BEYRL. M.. HAUSER. F. & HUBER. J. 2003. Wahlborsen als interdisziplinares Instrument der Sozialforschung. SIT'SRundschau, 3, 387-410.
ORMAN. D.. GODDARD. J. & SIMMONS. R. 2005. Tahminciler olarak şans belirleyiciler: İngiliz futbolunun durumu. Uluslararası Tahmin Dergisi, 21, 551-564.
FORSYTHE. FRANK. M.. KRISHNAMURTHY. V. & ROSS. TW 1995. Seçim Sonuçlarını Tahmin Etmek İçin Piyasa Fiyatlarının Kullanılması: 1993 UBC Seçim Borsası. Kanada Ekonomi Dergisi 28, 770-793.
FORSYTHE. FRANK. M.. KRISHNAMURTHY. V. & ROSS. TW 1998. Seçim Sonuçlarının Belirleyicileri Olarak Piyasalar: 1993 UBC Seçim Hisse Senedi Piyasasında Kampanya Olayları ve Yargı Önyargısı. Kanada Kamu Politikası. 24.
FORSYTHE. R.. NELSON. F.. NEUMANN. G. & WRIGHT. J. 1992. Deneysel Bir Politik Hisse Senedi Piyasasının Anatomisi. American Economic Review, 82, 1142-1161.
FORSYTHE. R.. NELSON. F.. NEUMANN. G. & WRIGHT. J. 1994. 1992 Iowa Politik Hisse Senedi Piyasası: Eylül Tahminleri. Politik Metodolog, 5, 15-19.
FORSYTHE. R..RIETZ. TA & ROSS. T. 1999. Dilekler, beklentiler ve eylemler: seçim borsalarında fiyat oluşumu üzerine bir araştırma. Ekonomik Davranış ve Organizasyon Dergisi, 39, 83-110.
FOUTZ. NZ ve JANK. W. 2010. Sanal Hisse Senedi Piyasalarının İşlevsel Şekil Analizini Kullanarak Hareketli Görüntüler için Yayın Öncesi Talep Tahmini. Pazarlama Bilimi, 29, 568-579.
FOWLER. JH 2006. Seçimler ve Piyasalar: Partizanlığın Etkisi. Ekonomide Politika Riski ve Seçim Marjları. Siyaset Dergisi, 68, 89-103.
FRANKE. M.. GEYER-SCHULZ. A. & HOŞER. B. 2005. Elektronik Seçim Piyasalarının İşlem Verilerindeki Alım Satım Davranışının İncelenmesi. İçinde: BAYER. D.. DECKER. R. & SCHMIDT-THIEME. L. (editörler) Veri Analizi ve Karar Desteği. Baharcı.
FRANKE. M.. GEYER-SCHULZ. A. & HOŞER. B. 2006. Elektronik Seçim Piyasalarında Asimetrik Yönlendirilmiş İletişim Yapılarının Analizi Üzerine. İçinde! BİLLARI. FC. FENT. T.. PRSKAWETZ. A. & SCHEFFRAN. J. (editörler) Aracı Tabanlı Hesaplamalı Modelleme. Fizik.
FRANKE. M.. HOŞER. B. & SCHRODER. J. 2008. Düzensiz Borsa Alım Satım Davranışının Analizi Üzerine. İçinde: PREISACH. C.. BURKHARDT. H.. SCHMIDT-THIEME. L. & DECKER. R. (editörler) Veri Analizi, Makine Öğrenimi ve Uygulamaları. Spinger.
GANDAR. JM. CESARET ETMEK. WH. KAHVERENGİ. CR & ZÜBER. RA 1998. Profesyonel Basketbol Kazançları için Bahis Piyasasında Bilgilendirilmiş Tüccarlar ve Fiyat Değişiklikleri. Maliye Dergisi, 53, 385-401.
GELERNTER. D.. TAŞIYICI. N. & CHANDRAN. S. 1985. Linda'da Paralel İşleme. Uluslararası Paralel İşleme Konferansı.
GEYER-SCHULZ. A.. ŞANSLI. S.. SCHRODER. J.. KAYAKÇI. B.. SLAMKA. C. & WEINHARDT, C. 2007. Tahmin Piyasalarında Alım Satımlarının Ampirik Değerlendirmesi. Çalışma kağıdı. Universitat Karlsruhe (TH).
GLOSTEN, LR & MILGROM, PR 1985. Bid. Heterojen Bilgili Tüccarların Olduğu Uzman Bir Pazarda Alış ve İşlem Fiyatları. Finansal Ekonomi Dergisi, 14,71-100.
GOLDENBERG. J.. LEHMANN. DR & MAZURSKY. D. 2001. Yeni Ürün Başarısının Belirleyicileri Olarak Fikrin Kendisi ve Ortaya Çıkış Koşulları. Yönetim Bilimi, 47, 69-84.
GRAFEFE, A. & WEINHARDT. C. 2008. Tahmin Piyasalarıyla Uzun Vadeli Tahmin - Uygulanabilirlik ve Uzman Güveni Üzerine Bir Saha Deneyi. Tahmin Piyasaları Dergisi, 2, 71-92.
GRİFİN. A. 1997. Yeni ürün geliştirme uygulamaları üzerine PDMA araştırması: trendlerin güncellenmesi ve en iyi uygulamaların kıyaslanması. Ürün İnovasyon Yönetimi Dergisi. 14, 429-458.
GRUCA. TS. BERG. JE & CIPRIANO. M. 2003. Elektronik Piyasaların Yeni Ürün Başarısı Tahminlerine Etkisi. Bilgi Sistemleri Sınırları, 5, 95-105.
GÜRKAYNAK. RS & KURTLAR. J. 2006. Makroekonomik türevler: piyasaya dayalı makro tahminlerin, belirsizliğin ve riskin ilk analizi. İçinde: PISSARIDES, C. & FRANKEL. J. (editörler) NBER Uluslararası Makroekonomi Semineri. MİT Basın.
HAHN. B. & TETLOCK. S. (editörler) 2006. Bilgi Piyasaları: Karar Vermenin Yeni Bir Yolu: AEI-Brookings Press.
HANSEN. J.. SCHMIDT. C. & STROBEL. M. 2004. Politik Hisse Senedi Piyasalarında Manipülasyon - Önkoşullar ve Kanıtlar. Uygulamalı Ekonomi Mektupları, 11, 459-463.
HANSON. R. Kumar Bilimi Kurtarabilir mi? Dürüst Bir Konsensüsü Teşvik Etmek. Sekizinci Uluslararası Risk ve Kumar Konferansı Tutanakları. 1990a Londra.
HANSON. 1990b. Piyasa Bazlı Öngörü: Bir Öneri. Öngörü Güncellemesi, 10, 1-4.
HANSON. R. 1992. Fikir Gelecekleri: Dürüst Bir Konsensüsü Teşvik Etmek. Extropi, 3, 7-17.
HANSON. R. 1999. Karar Pazarları. IEEE Akıllı Sistemler, 14, 16-19.
HANSON, R. 2003. Kombinatoryal Bilgi Piyasası Tasarımı. Bilgi Sistemleri Sınırları, 5, 105-119.
HANSON. R. 2006. Bilgi Piyasalarında Faul Oyunu. İçinde: HAHN. R. & TETLOCK. PC (eds.) Bilgi Piyasaları: Kamu ve Özel Sektörde Karar Vermenin Yeni Bir Yolu. Washington DC: AEI Basın.
HANSON, R. 2007. Modüler Kombinatoryal Bilgi Toplama için Logaritmik Pazar Puanlama Kuralları. Tahmin Piyasaları Dergisi, 1, 3-15.
HANSON. R.. OPREA, R. & PORTER. D. 2006. Deneysel Bir Pazarda Bilgi Toplama ve Manipülasyon. Ekonomik Davranış ve Organizasyon Dergisi. 60, 449-459.
HARRİSON. GW. LAÜ. MI & RUTSTROM. EE 2007. Danimarka'da Risk Tutumlarını Tahmin Etmek: Bir Saha Deneyi. İskandinav Ekonomi Dergisi, 109, 341-368.
HAYEK. F. 1945. Bilginin Toplumda Kullanımı. American Economic Review, 35, 519-530.
TUT. CA & LAURY, SK 2002. Riskten Kaçınma ve Teşvik Etkileri. American Economic Review, 92, 1644-1655.
TUT. CA & LAURY. SK 2005. Riskten Kaçınma ve Teşvik Etkileri: Düzen Etkileri Olmayan Yeni Veriler. American Economic Review, 95, 902-912.
HUBER. J. & HAUSER. F. Deneysel piyasalarda sistematik yanlış fiyatlama - siyasi hisse senedi piyasalarından elde edilen kanıtlar. Uluslararası Finans Konferansı Tutanakları. 2005 Kopenhag. Danimarka.
JAKOBEN. B.. ÇÖMLEKÇİLER. J.. SCHRAM. A.. VAN WİNDEN. F. & WIT. J. 2000. Bir Avrupa siyasi hisse senedi piyasasının doğruluğu (yanlışlığı): Ortak değer yapılarının etkisi - Belirsizlik altında seçimde belirsizlik ve yeterlilik European Economic Review, 44, 205-230.
JANA. R. 2007. Hizmet İnovasyonu: Bir Sonraki Büyük Şey. İş Haftası, 29.03.2007.
JENSEN. MC 1978. Piyasa Etkinliğine İlişkin Bazı Anormal Kanıtlar. Finansal Ekonomi Dergisi, 6, 95-101.
KIVIAT. B. 2004. Yönetimin Sonu mu? Zaman, 164.
KOU. SG & SOBEL. ME 2004. Oy Tahmini: Seçim Piyasaları ve Kamuoyu Araştırmalarının Teorik Bir Karşılaştırması. Politik Analiz, 12, 277-295.
LACOMB. CA. BARNETT. JA ve PAN. S. 2007. Hayal Pazarı. Bilgi Sistemleri Sınırları, 9, 245-256.
LUCKNER. S. Spor Tahmin Piyasalarında Fiyat Oluşumu - Kültürler Arası Bir Çalışma. İçinde: KERSTEN. GE. RIOS. J. & CHEN. E..eds. Grup Kararı ve Müzakere (GDN) 2007. 2007 Montreal. Kanada. 210-212.
LUCKNER. S.. SCHRODER. J. & SLAMKA. C. 2007. Spor Tahmin Piyasalarının Tahmin Doğruluğu Üzerine. İçinde: GIMPEL. H.. JENNINGS. NR. KERSTEN. G.. OCKENFELS. A. & WEINHARDT . C. (editörler) Müzakere ve Piyasa Mühendisliği. LNBIP 2. Yaylayıcı.
LUCKNER. S. & WEINHARDT. C. 2007. Bilgi Piyasalarında Tüccarlara Nasıl Ödeme Yapılır? Bir Saha Deneyinden Elde Edilen Sonuçlar. Tahmin Piyasaları Dergisi, 1, 147-156.
MADAVAN. A. 1992. Menkul Kıymet Piyasalarında Ticaret Mekanizmaları. Maliye Dergisi, 47, 607-641.
MALONEY, M. & MULHERIN, H. 2003. Verimli Bir Piyasada Fiyat Keşfinin Karmaşıklığı: Challenger Çöküşüne Borsa Tepkisi. Kurumsal Finans Dergisi, 9,453-479.
MANGOLD. B.. DOOLEY. M.. FLAKE. GW. HOFFMAN. H.. KASTURİ. T.. FİLM. DM & DORNFEST. R. 2005. Tech Buzz Oyunu. Bilgisayar, 38, 94-97.
MANN. HB ve WHITNEY. DR 1947. İki rasgele değişkenden birinin diğerinden stokastik olarak daha büyük olup olmadığına dair bir testte. Matematiksel İstatistik Yıllıkları, 18, 50-60.
MCKELVEY, RD ve SAYFA. T. 1990. Kamusal ve Özel Bilgiler: Bilgi Birleştirmenin Deneysel Çalışması. Econometrica, 58, 1321-1339.
İHTİYAÇ AD İmalatın Servisleştirilmesi. 14. Avrupa Operasyon Yönetimi Derneği Konferansı. 2007 Ankara. Türkiye.
NOHRIA, N. & STEWART. TA 2006. Risk, Belirsizlik ve Şüphe. Harvard Business Review, 84, 39-40.
OLIVEN, K. & RIETZ, TA 2004. Enayiler Doğar Ama Piyasalar Kurulur: Bireysel Akılcılık. Elektronik Vadeli İşlemler Piyasasında Arbitraj ve Piyasa Etkinliği. Yönetim Bilimi, 50, 336-351.
ORTNER. G. 1997. Piyasa Tahmini - Endüstriyel Bir Uygulama: Kısım I. Çalışma Kağıdı. Viyana Teknik Üniversitesi.
ORTNER. G. 2000. Endüstriyel Tahmin Modeli Olarak Hisse Senedi Piyasaları. İşletme Dergisi (ZfB) -Ergcinzungsheft, 70, 115-125.
ORTNER. G. STEPAN. A. & ZECHNER. J. 1995. Politik Hisse Senedi Piyasaları - Avusturya Deneyimleri. İşletme Dergisi (ZfB), ek 4/95, 123-135.
Pennock. Riskten Korunma İçin Dinamik Bir Pari-Mutuel Pazarı. Bahis ve Bilgi Toplama. ACM Konferansı Elektronik Ticaret 2004. 2004 New York, ABD. 170-179.
Pennock. DM. Lawrence. S.. GILES. CL & NIELSEN. FA 2000. Oyunun Gücü: Web Pazarının Verimliliği ve Tahmin Doğruluğu Kazançları. Teknik Rapor 2000-168. Princeton: NEC Araştırma Enstitüsü.
Pennock. DM. Lawrence. S..NIELSEN. FA & GILES. CL Web oyunlarından toplu olasılıksal tahminler çıkarma. 7. ACM SIGKDD Uluslararası Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği Konferansı Tutanakları 2001a San Francisco. CA. AMERİKA BİRLEŞİK DEVLETLERİ. 174-183.
Pennock. DM. Lawrence. S..NIELSEN. FA & GILES. CL 2001b. Yapay pazarların gerçek gücü. Bilim, 291, 987-988.
Pennock. DM & SAMİ. R. 2007. Tahmin Piyasasının Hesaplamalı Yönleri. İçinde: NİŞAN. N.. ROUGHGARDEN. T.. TARDOS. E. & VAZİRANI. VV (editörler) Algoritmik Oyun Teorisi'. New York: Cambridge University Press.
PLOTT, CR 2000. Bilgi Toplama Araçları Olarak Piyasalar. Güney Ekonomi Dergisi, 67, 1-15.
PLOTT, CR ve SUNDER. S. 1982. İçeriden öğrenilen bilgilere sahip deneysel menkul kıymet piyasalarının etkinliği: Rasyonel beklenti modellerinin bir uygulaması. Politik Ekonomi Dergisi, 90, 663-698.
PLOTT. CR & SUNDER, S. 1988. Laboratuvar Güvenliği Piyasalarında Rasyonel Beklentiler ve Çeşitli Bilgilerin Toplanması. Econometrica, 56, 1085-1118.
POLGREEN. ÖĞLEDEN SONRA. NELSON. FD & NEUMANN. GR 2007. Bulaşıcı Hastalık Aktivitesini Tahmin Etmek İçin Tahmin Piyasalarının Kullanımı. Klinik Bulaşıcı Hastalıklar, 44, 272-279.
Papa. PF & PEEL. DA 1989. Bilgi. Sabit Oranlı Bahis Pazarında Fiyatlar ve Verimlilik. Ekonomik, 56, 323-341.
RADA. J. & VANDERMERWE, S. 1988. İşin hizmetleştirilmesi: hizmet ekleyerek değer katmak. Avrupa Yönetim Dergisi, 6, 314-320.
ROCHFORD, L. 1991. Yeni ürün fikirlerinin oluşturulması ve taranması. Endüstriyel Pazarlama Yönetimi, 20, 287-296.
RULO. R. 1984. Portakal Suyu ve Hava Durumu. American Economic Review, 74, 861-880.
ROSENBLOOM. ES & NOTZ. WW 2006. Gerçek Para ile Oyun Parası Tahmin Piyasalarının İstatistiksel Testleri. Elektronik Piyasalar - The International Journal 16.'
SALO. A. & CUHLS. K. 2003. Teknoloji öngörüsü—geçmiş ve gelecek. Tahmin Dergisi, 22, 79-82.
SCHMIDT. C. & WERWATZ. A. 2002. Piyasalar bir olayın sonucunu ne kadar iyi tahmin ediyor? Euro 2000 futbol şampiyonası deneyi. Stratejik Etkileşim Üzerine Tartışma Belgeleri Jena, Almanya: Max Planck Ekonomik Sistemler Araştırma Enstitüsü.
SCHONFELDINGER, WJ 1996. Heterojen Recliner- undSprachumgebungen mit Perl-Linda'da İşbirliği ve İletişim. Wirtschaftsuniversitat.
SCHRODER, J. 2009. Tahmin Piyasalarında Manipülasyonlar - Ticaret Mevzuatına Uygun Olmayan Ticaret Davranışının Analizi , Karlsruhe, Universitatsverlag Karlsruhe.
SERVAN-SCHREIBER. E.. KURTLAR. J.. PENNOCK. D. & GALEBACH. B. 2004. Tahmin Piyasaları: Para Önemli mi? Elektronik Piyasalar - The International Journal, 14,243-251.
SKIERA, B. & SPANN, M. 2004. Sanal Hisse Senedi Piyasalarının Yeni Ürün Geliştirmeyi Destekleme Fırsatları. İçinde: ALBERS, S. (ed.) Fonksiyonlar Arası İnovasyon Yönetimi. Wiesbaden: Gabler.
SLAMKA. C.. JANK. W. & SKIERA. B.2009a. Bilgi Toplama için İkinci Nesil Tahmin Piyasaları: Ödeme Mekanizmalarının Bir Karşılaştırması. Journal of Forecasting'de yakında çıkacak.
SLAMKA. C.. KAYAKÇI. B. & SPANN. M.2009b. Tahmin Piyasalarında Otomatik Piyasa Yapıcılarının Simülatif Bir Karşılaştırması. Çalışma Raporu, Goethe-Franlfurt Üniversitesi.
SLAMKA. C.. SOUKHOROUKOVA. A. & SPANN. M. 2008. Oyun ve Gerçek Para Tahmin Piyasasında Olay Çalışmaları. Tahmin Piyasaları Dergisi, 2, 53-70.
SMITH. AM. FISCHBACHER. M. & WILSON. FA 2007. Yeni Hizmet Geliştirme: Panoramalardan Kesinliğe. Avrupa Yönetim Dergisi, 25, 370-383.
SMITH. MA. PATON. D. & WILLIAMS. LV 2006. Kişiden Kişiye Bahislerde Piyasa Verimliliği Ekonomika, 13, 673-689.
SNYDER. WW 1978. At Yarışı: Verimli Piyasalar Modelinin Test Edilmesi. Maliye Dergisi, 33, 1109-1118.
SOUKHOROUKOVA. A. & SPANN. M. 2005. İnternet Tabanlı Bilgi Piyasaları ile Yeni Ürün Geliştirme: Teori ve Ampirik Uygulama. 13. Avrupa Bilgi Sistemleri Konferansı (ECIS).
SOUKHOROUKOVA. A.. SPANN. M. & KAYAKÇI. B. 2009. Fikir Pazarları ile Yeni Ürün Fikirlerinin Oluşturulması ve Değerlendirilmesi. Çalışma kağıdı. Passau Üniversitesi.
SOUKHOROUKOVA. A.. SPANN. M. & KAYAKÇI. B. 2010. Fikir Pazarları ile Yeni Ürün Fikirlerinin Üretilmesi ve Değerlendirilmesi. Ürün İnovasyonu Dergisi, yakında.
SOUKHOROUKOVA. A.. SPANN. M. & KAYAKÇI. B. 2011. Kaynak bulma. Yeni Ürün Fikirlerini Filtreleme ve Değerlendirme: Fikir Pazarlarının Performansının Ampirik Bir Keşfi. Journal of Product Innovation, yakında çıkacak.
SPANN. M.. ERNST. H.. KAYAKÇI. B. & SOLL. JH 2009. Sanal Hisse Senedi Piyasaları Yoluyla Tüketici Ürünleri için Lider Kullanıcıların Belirlenmesi. Ürün İnovasyon Yönetimi Dergisi, 26, 322-335.
SPANN, M. & SKIERA. B. 2003. İş Tahmini için İnternet Tabanlı Sanal Hisse Senedi Piyasaları. Yönetim Bilimi, 49, 1310-1326.
SPANN. M. & SKIERA, B. 2009. Spor Tahmini: Tahmin Piyasalarının Tahmin Doğruluğunun Bir Karşılaştırması. Bahis Oranları ve Tahminciler. Tahmin Dergisi, 28, 55-72.
STATHEL. S.. LUCKNER. S.. TESCHNER. F.. WEINHARDT. C.. REESON. A. & BEYAZ. S. AKX - Avustralya'daki Su Barajı Seviyelerini Tahmin Etme Borsası. İTEE 09. 2009.
THALER. R. & ZIEMBA. W. 1988. Parimutuel Bahis Piyasaları: Yarış Pistleri ve Piyangolar. Ekonomik Perspektifler Dergisi, 2, 161-174.
TZİRALIS. G. & TATSIOPULOS. I.2007a. Tahmin Piyasaları: Genişletilmiş Bir Literatür İncelemesi. Tahmin Piyasaları Dergisi, 1, 7 5-91.
TZİRALIS. G. & TATSIOPULOS. I.2007b. Tahmin piyasaları: tahmin sorununa bir bilgi toplama perspektifi. Girişimcilik, Yönetim ve Sürdürülebilir Kalkınma Dünya İncelemesi, 3, 251-259.
VAN BRUGGEN. GH. SPANN. LILIEN. GL & SKIERA. B. 2006. Kurumsal Tahmin: Kısıtlı Sanal Hisse Senedi Piyasalarının Performansı. ERIM Rapor Serisi Referans No. ERS-2006-028MKT. Rotterdam: Erasmus Yönetim Araştırma Enstitüsü (ERİM).
VLASTAKİS. N.. DOTSİS. G. & MARKELOS. RN Oranları Yenmek: Avrupa Futbol Bahis Pazarında Arbitraj ve Kazanma Stratejileri. Avrupa Finansal Yönetim Derneği Yıllık Toplantısı. 2006 madrid İspanya.
WEINHARDT. C.. HOLTMANN. C. & NEUMANN. D. 2003. Piyasa Mühendisliği. Wirtschaftsinformatik, 45, 635-640.
WEINHARDT. C.. NEUMANN. D. & HOLTMANN. C.2006a. ACM'nin Bilgisayar Destekli Piyasa Mühendisliği İletişimleri, 49, 79.
WEINHARDT. C.. VAN DİNTER. C. GRUNENBERG. M.. KOLİTZ. K.. KUNZELMANN. M.. MAKİO. J. WEBER. I. & DÜNYA GÖRÜŞLERİ. H.2006b. CAME-Toolsuite Meet2trade - Bilgisayar Destekli Piyasa Mühendisliği, Karlsruhe ile yolda. Universitätverlag Karlsruhe.
WEINHARDT. C.. VAN DİNTER. C.. KOLİTZ. K.. MAKİO. J. & WEBER. I. Meet2trade: Genel bir elektronik ticaret platformu. 4. e-Ticaret Çalıştayı (WEB 2005). 2005 Las Vegas. AMERİKA BİRLEŞİK DEVLETLERİ.
WOLFERS, J. & ZITZEWITZ, E. 2004. Tahmin Piyasaları. Ekonomik Perspektifler Dergisi, 18, 107-126.
WOLFERS, J. & ZITZEWITZ, E. 2006. Tahmin Piyasa Fiyatlarını Olasılıklar Olarak Yorumlamak. NBER Çalışma Belgesi No. 12200.
ORMANCILIK. LM & WOODLAND. BM 1994. Pazar Verimliliği ve Favori-Uzun Atış Önyargısı: Beyzbol Bahis Pazarı. Maliye Dergisi, 49, 269-279.
Not: Bazen Büyük Dosyaları tarayıcı açmayabilir...İndirerek okumaya Çalışınız.
Yorumlar