比民調還準的預測市場
"網路上的金融市場對選舉結果的預測,似乎比民調更準。它們也能預測喬治庫隆尼下一部戲的票房表現,以及下一個流感季節的狀況會有多糟。 "
撰文∕斯蒂克斯(Gary Stix) |
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經濟理論認為,與有價證券有關的所有資訊會全數反應在價格上,而政治候選人市場這個新穎的方法,正好可拿來測試這個理論。以股票或其他金融證券來看,價格確實綜合反應了交易者對各項因素的了解,這些因素可能影響一家公司在下一季是否能達成獲利目標,或是銷量是否大幅滑落。其他經濟學實驗常請學生扮演買家或賣家來交易商品和服務,但在這個選舉市場中,參與者交易的卻是契約,而這些契約所提供的收益,得視老布希、杜卡吉斯或其他候選人的得票率而定。 「效率市場假說」是一項有價證券的相關著名理論,如果應用在政治候選人的契約上,就像應用在奇異公司的股票上一樣,可能成為偵測工具,讓我們看出誰在政治活動中領先,誰又落後,這樣的選舉市場或許就能預告傑克遜的勝利。啤酒下肚後的繆思,似乎已為實驗經濟學帶來極大的成功,而且茁壯為一門學科分支,專門研究「預測市場」(prediction market),這市場可讓你對任何事情進行投資或賭博(看你喜歡哪個字眼),像是選舉,甚至是氣候變遷的未來狀況、電影票房收入,以及美國下一次軍事入侵行動。 把選舉活動放入期貨市場 有了商學院院長的背書,三位學者勇往直前。他們希望用真錢吸引參加的人認真對待這項活動,但想讓學生和教職員在校園裡合法賭博,需要上級的同意。學校的法律總顧問並不願意放行,不過愛荷華州首席檢察官以該州容許在辦公室集資下注的法律規定下,允許這個現金市場運作。 當這個愛荷華政治股票市場在1988年6月1日開張時,全球資訊網(WWW)還只是發明人柏納李眼前閃過的一道靈光而已。近200位學生與教職員在網際網路尚未發明的時代,透過原始工具購買老布希、杜卡吉斯和其他候選人的契約。這些交易者在期貨市場裡買賣老布希或杜卡吉斯的契約,就像愛荷華豬農買賣豬腹脅肉的契約一樣,只是愛荷華政治股票市場投資者契約內的買賣標的並不是豬,而是候選人在選舉日的得票率。 直到投票日早晨,投資人才算完成交易,但依規定每人可投資的金額不得超過500美元。舉個簡單的例子,如果選舉後老布希獲得53%的選票,則得票率市場中的每張老布希契約可得0.53美元;而根據杜卡吉斯的得票率,他的契約每張可得0.45美元。如果你在選舉日上午收市前以0.50美元買一張老布希證券,就賺了0.03美元(見上方〈總統大選市場交易〉)。 對這三位經濟學家來說,知道誰贏錢、誰輸錢或選舉結果為何,並不那麼重要,重要的是這項活動是否回答了他們當初在酒館裡提出的問題:選舉日的收市價格所預估的得票率,有沒有比民調更接近真實的得票率?實驗有效!老布希與杜卡吉斯股票的最終市價,表現優於蓋洛普、哈里斯、哥倫比亞廣播公司或《紐約時報》,以及另外的三大民調。 1992年,愛荷華政治股票市場改名為愛荷華電子市場(IEM),並擴大交易範圍,從美國迪比克到中國北京的任何人都可參與,最低交易金額為5美元。美國商品期貨交易委員會(CFTC)特許愛荷華大學免受管理規範,因為IEM的營運目的主要是研究(只有少量交易金額)。 這個選舉交易所持續在每場總統選舉中擊敗民調,而且不時在議會選舉或國際競賽中告捷。愛荷華的幾位教授正準備發表一篇論文,比較IEM與964場民調在1988~2004年間預測總統大選的表現,結果顯示市場預測有74%比民調更接近結果。另外,市場對結果的預測,不僅在接近選舉日時表現得比民調準確,在100天前也是如此(見88頁〈市場vs.民調〉)。 IEM永遠不可能成為紐約證券交易所,但即使在CFTC對交易的限制之下,卻仍然蓬勃發展。從1988~2004年的選舉,契約的交易數量從1萬5286張(總額8123美元)成長到33萬9222張(總額4萬6237美元)。IEM的另一個市場,則只支付報酬給猜對勝選贏家的交易者,這個市場在2004年的交易甚至更為熱絡(共110萬6722張契約,總額為32萬7385美元)。電視評論家也已認可這個新興的選情指標,有時在選前幾個月內,也會提到市場價格。IEM在部落客心中的地位也升高了,而持續不墜的部落格輿論早已是當代政論的基石。2004年美國大選曾出現一波交易高峰,之後IEM當局接獲電子郵件,表示要檢舉金融富豪索羅斯,認為他試圖操弄市場,為民主黨總統候選人凱瑞造勢。但這項指控並沒有證據。 為何如此準確? 首先,想藉由市場未卜先知選舉結果,並不是特別令人驚歎的點子,畢竟,美國聯邦準備理事會主席或高盛銀行的首席經濟學家也會定期根據證券或商品的價格來預測未來的經濟;而根據濃縮柳橙汁期貨市場來預測弗羅里達州的氣候,也會比國家氣象局來得準確。 IEM與其他預測市場的開發者把民調與市場相互比較,認為市場的數據並不代表民眾會選擇的候選人,而是民眾認為會勝選的一方;下注金額的多寡則反應出民眾對自己的選擇的信心。在美國2004年大選中,你或許因為反對伊拉克戰爭而決定把票投給凱瑞,但收看電視新聞或與鄰居聊聊之後,卻可能覺得小布希贏面較大。那麼當你下注時,就可能選擇小布希。 但是,個人的信心(例如相信IBM股票會上漲,或是布希將勝選)如何與其他每個交易者的信心結合,轉而反應在價格上並做出準確預測?這個問題仍持續在研究社群當中激辯。經濟理論學家仍須確實去理解,為什麼這種預測選舉的新方法竟會比身經百戰的社會學方法表現得更好? 仔細探討IEM交易者的特質,可能會讓統計學家抓狂。任何民調都有一個先決條件,就是取得可代表群體的少數樣本,但統計學家早已明白,IEM的交易者絕不是具代表性的樣本。有關2004年美國總統大選市場交易者的研究,更強調了這點:其中絕大多數是教育程度良好且富裕的白人男性共和黨員,對小布希與凱瑞的對峙情勢有自己的看法。這樣的族群當然不符合「優良取樣」的定義,每五場交易中,大約有一場的交易者對凱瑞受海軍同袍抹黑的事件,或美軍基地關塔那木的囚犯,完全不具個人意見或看法。這些買賣是透過「機器人」完成的,也就是自動交易程式,當軟體偵測到過高或過低的證券價格時就會自動買賣。華爾街股市的交易也是由自動程式定期執行。機器的交易模式對市場推演選舉結果的能力有何影響?這仍是IEM選舉市場研究人員在探討的問題。……
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