卡尔希公民债务预测（CDF）

卡尔希研究 正在对预测市场的基础理论，以及如何利用预测市场数据来改进其他预测方法开展富有意义的研究。例如，美联储的经济学家近期发表了一项研究 卡尔希与宏观市场的崛起，其结论如下：

预测市场为实时度量宏观经济预期提供了一种基于市场的全新方法。我们评估了由美国商品期货交易委员会（CFTC）监管、规模最大的联邦合规预测市场——Kalshi 所隐含预测的准确性；将其与更为传统的调查类及市场类预期进行比较，考察市场参与者对宏观经济与金融新闻的反应，以及他们如何解读政策信号。研究结果表明，Kalshi 市场能够提供一种高频、持续更新且分布信息丰富的基准指标，对研究人员和政策制定者均具有重要价值。

Kalshi 举例说明了此类数据的一种应用方式，即 公民债务预测（CDF）。美国国会预算办公室（CBO）会预测未来的债务走势，但其更新频率仅为每年两次，且仅以立法基准情景为基础，即便多数观察人士预期税收将上调或支出将削减。而 Kalshi 的累积分布函数（CDF）则可实时更新，并纳入市场对未来立法变动的预期。

如下图所示，Kalshi 的预测略显乐观，但对此不宜过度解读。更关键的问题在于，如何将预测市场数据整合到各类广泛的预测之中。

本文首发于 卡尔希公民债务预测（CDF），原载于 边缘革命。