7月16日，“高盧雄雞”法國隊戰勝克羅地亞奪得2018俄羅斯世界杯冠軍。對于某些世界頂級投行來說，法國隊奪冠這個結果著實令他們大跌眼鏡。投行們在世界杯之前紛紛使用“高科技”對世界杯冠軍進行預測，然而大多數投行的預測結果都被法國隊“打臉”。

高盛（Goldman Sachs）預測巴西將奪冠，瑞銀（UBS）則認為德國會是冠軍，荷蘭國際集團（ING）預測西班牙會奪冠，只有來自日本的野村證券（Nomura）猜對了最終的冠軍會是法國隊。

高盛

在本屆世界杯開賽之前，高盛運用人工智能算法對世界杯進行了預測，當時的預測結果是德國將與巴西會師決賽，最終巴西奪冠。但之后高盛根據比賽的進程兩度更新預測結果，但最終冠軍的歸屬都會是巴西隊。

高盛的預測模型以每支球隊和每名球員的歷史表現數據為依據，使用機器學習算法運行了超過20萬個模型，以此來預測每場比賽的比分。然后高盛對世界杯上存在的100萬個變量進行模擬，得出每支球隊晉級的概率。

▲高盛在世界杯開賽前的預測結果圖 

在高盛最初版本的預測中，他們認為克羅地亞將在小組賽就出局，英格蘭將與德國會師半決賽，法國在半決賽會輸給巴西，而巴西會在決賽中戰勝德國。

實際上，德國在小組賽就被淘汰，克羅地亞最后一路闖進了決賽，而英格蘭半決賽的對手是克羅地亞，法國隊一路高歌猛進最終奪冠。高盛預測的16強球隊中，有5支預測錯誤；8強預測錯了4支；4強預測錯了3支；決賽的2支球隊則全部預測錯誤。

UBS

UBS的預測模型模擬了1萬種可能出現的情況。模型包含許多世界杯上可能出現的變量，還引入了埃洛等級分系統（Elo rating system），為每一支參加世界杯的球隊配備一個衡量他們實力的等級，最后使用蒙特卡羅方法（Monte Carlo method，一種統計學方法，亦稱隨機抽樣）來運行預測模型。最終得到每支球隊晉級每一輪的概率。

▲UBS的世界杯奪冠概率統計表

UBS計算出德國的奪冠概率最大為24%；法國在奪冠概率榜上僅排名第5，為7.3%；克羅地亞小組出線的概率只有24.7%，打進決賽的概率僅為0.9%。

盡管對于淘汰賽的預測結果慘不忍睹，但UBS對小組賽三分之二的比賽都預測正確。

UBS的首席投資官馬克·海非爾（Mark Haefele）表示，投資者應該從（預測世界杯結果失敗）中吸取經驗，“你得明白‘概率’和‘事實’是不同的概念，投資領域的一切都只是‘可能’，而不是‘一定’。”

ING

與其他投行的預測方式都不同，ING另辟蹊徑。他們只參考每支球隊的總身價來預測世界杯冠軍的歸屬。

西班牙以11.87億美元的球隊總身價排名第一，因此ING認為西班牙將奪冠；而法國以11.83億美元的總身價排名第二，所以法國應該獲得亞軍。世界杯32強的球隊總身價如下表所示：

野村證券

前文提到的四家國際金融機構中，日本券商野村證券是唯一正確預測世界杯冠軍的一個。

▲日本券商是為數不多的預測正確冠軍的金融機構

野村證券分析師在世界杯開賽前的預測說明中表示：“作為分析師，我們必須嚴謹對待我們的世界杯預測，因此我們決定將投資組合理論和有效市場假說應用于世界杯。我們考慮到了每支球隊的球員身價、球隊前進勢頭以及球隊歷史成績等因素，從而得出每支球隊的‘投資組合’評級。”

野村證券認為，迪迪埃·德尚（Didier Deschamps）的球員雖然年輕，但這個不利因素會被相對寬松的陣容、球員價值的低波動性以及球隊高昂的總身價等利好因素所抵消。因此法國最有希望奪冠。

不過野村證券對四強的預測正確率并不高，他們認為巴西和西班牙也將進入半決賽。

為什么預測世界杯如此困難？

原因很簡單——足球本身就是一項不可預測的運動。

很多人可能根本不會想到：衛冕冠軍德國會在小組賽出局；英格蘭一掃前幾屆世界杯的頹勢沖進四強；西班牙在點球大戰中被俄羅斯擊敗；克羅地亞創紀錄地打進決賽。

小組賽階段冷門頻出造成了在淘汰賽中對陣雙方的不平衡。這使得金融機構的預測與現實狀況之間的差距進一步被拉大。

美國知名媒體Business Insider作者Will Martin認為：“用統計學模型來預測足球是一個愚蠢的行為。”

“統計學可以解釋很多東西，但它無法解釋基利安·姆巴佩風馳電掣般的速度。”

正如高盛在世界杯預測報告的最后附上的說明一樣：“盡管我們使用的最先進的統計學方法、盡可能多得收集了必要信息、考慮到了足球比賽的隨機屬性，但預測結果仍然存在高度的不確定性。因為足球比賽本身就是不可預測的。這也是為什么世界杯比賽永遠充滿激情和魅力。”

聲明：本文由懶熊體育原創，轉載請注明www.atttc.com