The wisdom of the crowd and prediction markets
群体智慧与预测市场AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究群体信息聚合与预测市场，未直接涉及所列资产定价、收益预测或其他细分方向。
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群体智慧与预测市场
- 研究问题
- 能否将用于改善多数投票信息聚合的贝叶斯真相血清框架扩展到预测市场，并利用市场或市场加调查信息构造一致估计？
- 方法与思路
- 作者在贝叶斯真相血清框架下提出两个估计量，分别仅使用预测市场信息和同时使用市场与调查问题，并研究一致性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种估计量在不同正则条件下均一致，模拟考察收敛表现，并使用体育博彩数据展示其中一个估计量的有效性。
- 阅读关注点
- 应核对估计目标、市场价格与调查回答所承载的信息，以及两种一致性结论的条件差异和博彩数据中的验证标准。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断信念、交易机制和调查设计的具体限制；摘要未提供效果数值，也未研究金融资产收益预测。
原文摘要
Thanks to digital innovation, the wisdom of the crowd, which aims at gathering information (e.g. Wikipedia) and making a prediction (e.g. using prediction markets) from a group’s aggregated inputs, has been widely appreciated. An innovative survey design, based on a Bayesian learning framework, called the Bayesian truth serum (BTS), was proposed previously to reduce the bias in the simple majority rule by asking additional survey questions. A natural question is whether we can extend the BTS framework to prediction markets (not just polls). To do so, this paper proposes two estimators, one based on a prediction market alone and the other based on both the market and a poll question. We show that both estimators are consistent within the BTS framework, under different sets of regularity conditions. Simulations are conducted to examine the convergence of different estimators. A real data set of sports betting is used to demonstrate the effectiveness of one estimator.