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利用得分驱动时间序列模型预测全国联赛足球比赛结果

作者

上市的：
  • 暹粒·扬（S.J.）·科普曼

    （荷兰阿姆斯特丹大学；丹麦奥胡斯大学CREATES；荷兰廷伯根研究所）

  • 罗格理工大学

    （荷兰阿姆斯特丹VU）

摘要

我们开发了一个新的动态多元模型，用于分析和预测全国联赛中的足球比赛结果。提出的动态模型基于每周比赛结果高维面板的预测观测质量函数得分。我们的主要兴趣是预测每支球队的比赛结果是赢是输还是平局。为了做出这样的预测，动态模型可以基于三个不同的因变量：进球数的成对计数、进球数之间的差异或比赛结果的类别（赢、输、平）。不同的因变量需要不同的分布假设。此外，可以考虑不同的动态模型规范来生成预测。我们实证研究了哪个因变量和哪个动态模型规范产生了最佳的预测结果。在一项广泛的预测研究中，我们考虑了六场大型欧洲足球比赛的结果，并验证了每场比赛七年预测的准确性。我们的结论是，我们首选的成对计数动态模型提供了最精确的预测，并优于基准模型和其他竞争模型。

建议引用

  • Siem Jan（S.J.）Koopman&Rutger Lit，2017年。"利用得分驱动时间序列模型预测全国联赛足球比赛结果,"廷伯根研究所讨论文件17-062/III，廷伯根研究所。
    • 手柄：RePEc:tin:wpaper:20170062
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    1. Jan Lasek和Marek Gagolewski，2021年。"基于梯度下降算法的运动队评分模型,"国际预测杂志爱思唯尔，第37卷（3），第1061-1071页。
    2. 达科斯塔（da Costa）、伊戈尔·巴博萨（Igor Barbosa）和马里诺（Marinho）、莱安德罗·巴尔比（Leandro Balby）和皮雷斯（Pires）、卡洛斯·爱德华多·桑托斯（Carlos Eduardo Santos），2022年。"预测足球成绩和开拓博彩市场：“两队都进球”的案例,"国际预测杂志爱思唯尔，第38卷（3），第895-909页。
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    18. 安德烈亚斯·豪尔（Andreas Heuer）和奥利弗·鲁布纳（Oliver Rubner），2014年。"优化预测过程：从统计概念到足球案例研究,"PLOS ONE系列，公共科学图书馆，第9卷（9），第1-9页，9月。
    19. Gorgi，Paolo&Koopman，Siem Jan&Li，Mengheng，2019年。"基于混合数据抽样的记分驱动动态模型预测经济时间序列,"国际预测杂志爱思唯尔，第35卷（4），第1735-1747页。
    20. Marc Garnica Caparrós&Daniel Memmert&Fabian Wunderlich，2022年。"体育预测中的人工数据：分析体育预测模型的模拟框架,"信息系统与电子商务管理，施普林格，第20卷（3），第551-580页，9月。

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    关键词

    足球;预测;分数驱动模型;二元泊松;斯凯勒姆;有序概率单位;概率损失函数;
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    • C32号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型

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