Mercados De Predicciones

Word clouds considered harmful. Un día aparecieron y a todos nos parecieron estupendos. Pero hay que madurar y admitirlo: tienen más desventajas que ventajas. Usan la frecuencia como proxy del significado y, además, no se sabe muy bien si la representan en términos de longitud o de área. Además de la influencia confundidora del número de letras de los términos. A better way to fill in those missing bubbles in the standardized test. Sugiere algo que me parece muy razonable: en un examen tipo test asignar el valor esperado de la respuesta al azar a las preguntas no respondidas. Me he vuelto fan de los GAMLSS. Están a la altura de los tiempos. Supongo que no tendrán éxito hasta que queden obsoletos por algo mejor que venga después. Sabemos que el AUC es lo mismo que el test de Wilcoxon. Pero, además, Frank Harrell explora la relación entre el test de Wilcoxon y la regresión logística ordinal en Equivalence of Wilcoxon Statistic and Proportional Odds Model. Resulta que el test de Wilcoxon emerge de manera natural al ajustar uno de esos modelos sin covariables (y ~ 1 en notación de fórmula de R). No sé si aquellos cuyo trabajo consiste en maquillar AUCs le pueden sacar punta a esto. Desde primeros principios, podría argumentarse que la tasa metabólica de los animales (calor emitido en reposo) debería guardar una relación del tipo $B \propto M^\alpha$, donde $M$ es la masa y $\alpha = 2/3$. Pero empíricamente, parece que $\alpha$ está más próxima a $3/4$. Aquí se reexamina la cuestión. La conclusión de X explains Z% of the variance in Y es que el concepto es, en general, mucho más confuso de lo que parece. Haz depender $Y$ de $X_1$ y $X_2$ que no son independientes y… A Andrew Gelman no le gustan los mercados de predicciones y, por tanto, no deja de encontrarles pegas.

Futarchy’s fundamental flaw: Dynomight sostiene que la idea central de la futarquía —el uso de mercados de predicciones como guía de las políticas económicas— es problemática porque esos mercados únicamente revelan probabilidades condicionales (correlaciones) y no efectos causales reales, i.e., qué ocurriría si se toma una decisión. Dado que las probabilidades condicionales no reflejan intervenciones, los precios de mercado pueden inducir a error sobre el impacto real de las políticas, un punto que el autor ilustra con varios ejemplos. Decision Conditional Prices Reflect Causal Chances: Es la réplica de Robin Hanson, a quien debemos el concepto de la futarquía, a la entrada anterior. Sostiene que si los agentes usan la misma teoría de decisión y comparten información similar, entonces los precios sí reflejan las probabilidades relevantes para el cálculo de la utilidad esperada. Como consecuencia, los mercados de predicciones serían más útiles para tomar decisiones de lo que afirman sus críticos, por más que subsistan problemas técnicos relacionados con la asimetría de la información y cuestiones relacionadas con la temporalidad. When thinking about causal inference, mechanistic or process models are important. I think that the association of “causal” with black-box models leads to lots of problems.: Andrew Gelman defiende los modelos generativos (que describen la dinámica subyacente de los sistemas) para comprender y generalizar relaciones causales, particularmente frente a la proliferación de sistemas opacos basados en la IA. Can a Transformer “Learn” Economic Relationships?: Un artículo que abunda sobre la cuestión del anterior. Estudia si las redes neuronales pueden aprender relaciones económicas estructurales a partir de datos simulados y muestra cómo estos modelos pueden aprender la dinámica de un modelo neokeynesiano y realizar predicciones razonables con datos distintos de los de entrenamiento, lo que sugiere que pueden capturar aspectos relevantes del proceso generador de datos. Sin embargo, los modelos no aprenden completamente las relaciones estructurales verdaderas. Como conclusión, los LLMs actuales no resuelven por completo los problemas señalados por la crítica de Lucas, pero abren nuevas vías para la modelización económica. Causation Does not Imply Variation: John H. Cochrane señala que identificar un efecto causal de una variable sobre otra no implica que las variaciones en ese factor causal expliquen gran parte de la variación observada en el resultado. Los métodos empíricos suelen aislar variaciones pequeñas y exógenas para estimar efectos causales, pero la mayor parte de la variación real suele provenir de otros factores. Así que, aunque la identificación causal ha mejorado la economía empírica, no necesariamente explica qué impulsa la mayor parte de la variación en variables clave.

Ahora que se popularizan los mercados de predicciones, merece la pena revisitar algunas ideas sobre la relación entre precios y probabilidades. He citado varias veces esta página del blog de donde rescato la cita de Sam Savage Mi padre, Leonard Jimmie Savage, fue un pionero en la defensa de las probabilidades subjetivas. Desde pequeño, me enseñó a pensar en la probabilidad de un evento como el dinero que estaría dispuesto a pagar por participar en una apuesta en la que ganaría cien dólares si ocurriese. ...

En Faulty Speedometers se discute el creciente problema de calidad en determinadas estadísticas de la ONS (el INE británico). Acerca de la EPA de allá, dice: La caída de la tasa de respuesta no ha sido uniforme en todas las categorías demográficas y la ONS se ha visto obligada a aplicar cada vez más hipótesis y datos imputados a la hora de estimar el número de empleados, la tasa de paro y la tasa de inactividad. El resultado ha sido la publicación de estadísticas oficiales del mercado de trabajo que parecen ser simplemente incorrectas. ...

Este es un largo artículo de Andrew Gelman sobre lo que fue el gran pequeño tema de hace unas semanas: ¿funciona eso de preguntar en las encuestas sobre lo que opinan los vecinos o familiares de los encuestados? ¿Qué nos dice la evidencia? Escribí una vez (aquí) sobre las cuestiones éticas y económicas que subyacen en los mercados de predicciones. El resumen es más o menos que estos mercados generan grandes externalidades positivas, pero que los agentes llamados a operar en ellos no pueden capturar suficiente valor, no les sale a cuenta. Por eso, algunos han llegado a plantear la posibilidad de subvencionarlos —es decir, ofrecerles incentivos externos— para que participen. Pero el hecho de que se intenten manipular (como se cuenta aquí) es, en el fondo, una buena noticia: no son irrelevantes. ...

La historia, telegráficamente, es así: Hubo unas elecciones hace unos pocos días en EEUU. Existieron las concomitantes encuestas, predicciones y… mercados de apuestas. De entre los últimos, Polymarket se destacó por asignar unas probabilidades de victoria a Trump muy superiores a las del bendito consenso. Hubo gente muy sabida que criticó mucho a Polymarket. El argumento principal era: En Polymarket se juega con dinero. La gente rica tiende a tener más querencia por Trump. La gente rica tiende a tener más querencia por los mercados, las apuestas, etc. La gente rica que apoya a Trump está sobrerrepresentada entre los usuarios de Polymarket —a diferencia de lo que ocurre, por ejemplo, en Metaculus— y eso sesga el mercado. Se supo que un solo inversor había realizado pujas muy elevadas en Polymarket. Incluso se especuló si ese inversor era realmente Elon Musk (y que intervenía en él para influir maliciosamente en el proceso electoral). Este inversor ha acabado ganando bastante dinero (unas cuantas decenas de millones de euros) con sus apuestas. Se ha sabido, no obstante, que el inversor en cuestión es un tal Théo, de Francia. ...

Una de mis aficiones más excusables es la de participar en el mercado de predicciones de Hypermind. Una de las preguntas que se suele plantear anualmente —y en la que, gracias a apostar contra el común/apocalíptico sentir, logré pingües beneficios el año pasado— tiene que ver con cuándo nos vamos a morir todos. De otra manera: Este año también quiero participar, pero como no sabía por dónde empezar, he bajado los datos. En su perspectiva más relevante, tienen este aspecto: ...

Cierta gente, mucha, está mostrando su sorpresa en estos días acerca de las discrepancias entre lo que dicen las encuestas por un lado y el consenso de los mercados de apuestas con respecto a lo de Trump. Por ejemplo, aquí, aquí o 🇺🇸 Ninguno pronóstico tiene a Trump favorito. Pero hay diferencias sensibles: el modelo de The Economist le da solo un 4% de opciones (1 de 20), mientras que las apuestas las elevan hasta el 34% (1 de 3). Aquí actualizado: https://t.co/C0Y6GyUt4Z pic.twitter.com/x6HfTICmyu ...

Acaban de notificarme que han aprobado mi cuenta en Hypermind. Hypermind es un mercado de predicciones cuyo funcionamiento está descrito aquí y aquí mejor que yo pudiera hacerlo. Ya iré contando. En tanto, una imagen extraída de uno de los enlaces anteriores que vale por mil palabras: