Bài nghiên cứuEnglish

Joint-outcome prediction markets for climate risks

Mark S. Roulston, Kim Kaivanto

Đọc tài liệu

Về tài nguyên này

Predicting future climate requires the integration of knowledge and expertise from a wide range of disciplines. Predictions must account for climate-change mitigation policies which may depend on climate predictions. This interdependency, or “circularity”, means that climate predictions must be conditioned on emissions of greenhouse gases (GHGs). Long-range forecasts also suffer from information asymmetry because users cannot use track records to judge the skill of providers. The problems of aggregation, circularity, and information asymmetry can be addressed using prediction markets with joint-outcome spaces, allowing simultaneous forecasts of GHG concentrations and temperature. The viability of prediction markets with highly granular, joint-outcome spaces was tested with markets for monthly UK rainfall and temperature. The experiments demonstrate these markets can aggregate the judgments of experts with relevant expertise, and suggest similarly structured markets, with longer horizons, could provide a mechanism to produce credible forecasts of climate-related risks for policy making, planning, and risk disclosure.

Bản sách tại thư viện

Đang tra cứu bản sách…

Xem tại nguồn gốc

Điều kiện giấy phép

Khám phá sâu hơn cùng AI

Hỏi đáp, tóm tắt và tạo học liệu có dẫn nguồn.

Hỏi tài liệu nàyTóm tắt tài liệuTạo học liệu
Nguồn gốc và lịch sử xác minh

Review corpus có trợ giúp của agent · 21/10/2026
Bản ghi nguồn

pmc-oa-opendata.s3.amazonaws.com · 20/10/2026
Bản ghi nguồn