Tải bản đầy đủ

Tiểu luận môn kinh tế lượng vấn đề về Xây dựng mô hình dự đoán tiền đạo đoạt danh hiệu Chiếc giày vàng châu Âu

4
Dự án nhóm Kinh tế lượng
PHẦN 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Bóng đá – môn thể thao vua của nhiều nước trên thế giới, và Việt Nam cũng không là
một ngoại lệ. Tuy nhiên, hiếm có nơi nào trên thế giới mà tình yêu cho trái bóng lại
cuồng nhiệt và cháy bóng như tại Việt Nam, hẳn chúng ta vẫn còn nhớ những “chảo
lửa” trên sân Mỹ Đình hoặc cảnh “đi bão” có một không hai của người hâm mộ bóng
đá Việt Nam. Không chỉ là xem, cổ vũ, thưởng thức những khoảnh khắc tuyệt vời mà
những “nghệ sĩ sân cỏ” mang lại, mà nhiều người còn muốn tham gia thử vận may
thông qua những trận đấu bóng đá cũng như những khía cạnh khác của nó. Nhưng, ở
Việt Nam chúng ta hiện nay, cá cược bóng đá vẫn chưa được hợp pháp hóa. Cũng như
xổ số, cá cược bóng đá rõ ràng cũng là một nhu cầu của con người, mà đã là nhu cầu
thì càng cấm đoán người ta càng tìm cách để thỏa mãn. Theo thông kê thì hằng năm có
khoảng hơn 200 triệu USD của các tay chơi Việt Nam về các nhà cái nước ngoài, một
khoản tiền lớn như vậy thì tại sao lại để nó bị tuồng ra bên ngoài?
Trên thế giới có khá nhiều nhà cái hoạt động hiệu quả trong lĩnh vực này như: Bwin,
Willams Hill, Labbrokes, … ngay cả các nước trong khu vực chúng ta cũng có những
nhà cái lớn và nổi tiếng như Singapore Pools chẳng hạn.
Cá cược bóng đá trên thế giới có rất nhiều hình thức và nội dung cá cược khác nhau
chứ không chỉ đơn thuần là cá cược thắng thua của một trận đấu nào đó, có thể là tham
gia cá cược cho một danh hiệu nào đó, hay chủ nhân cho một chiếc cup nào đó, thậm

chí đã có trường hợp người ta đặt cược cho huấn luyện viên đầu tiên trong một mùa
giải Ngoại hạng Anh bị sa thải chẳng hạn. Một trong số đó là việc các nhà cái ở châu
Âu đặt ra một nội dung cược là: đầu mùa chúng ta sẽ đặt cược cho cầu thủ đạt danh
hiệu Chiếc giày vàng châu Âu.
Vậy thì dựa vào cơ sở nào để tham gia đặt cược với sự tự tin cao nhất?
Với mục đích trả lời câu hỏi trên cũng như xuất phát từ lòng đam mê trái bóng của các
thanh viên trong nhóm, chúng tôi – nhóm 5 bạn nam của lớp K7T quyết định chọn đề
5
Dự án nhóm Kinh tế lượng
tài: “Xây dựng mô hình dự đoán tiền đạo đoạt danh hiệu Chiếc giày vàng châu
Âu” để nghiên cứu. Đó chính là lý do chọn đề tài của nhóm.
Do còn nhiều hạn chế nên việc nghiên cứu còn chưa triệt để cho lắm, nhóm chỉ thu
thập và sử dụng số liệu của các tiền đạo chơi tại 5 giải vô địch quốc gia hàng đầu châu
Âu là Anh, Tây Ban Nha, Ý, Đức, Pháp.
Khi quyết định chọn đề tài này nhóm rất hy vọng đây sẽ là một đề tài rất hấp dẫn và
mang tính ứng dụng cao. Bởi vì, cá cược luôn là một “thú vui” của nhiều người và khi
tham gia thì ai cũng muốn mình được cái gì đó. Do đó, nhóm nghĩ rằng nếu có điều
kiện để nghiên cứu sâu sắc hơn nữa thì đề tài sẽ thật sự là một công cụ tốt cho những
người tham gia.
Đề tài được thực hiện trong thời gian ngắn và do năng lực của nhóm còn nhiều hạn chế
nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của
Thầy và các bạn!
PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1. Cơ sở lý thuyết khi chọn đề tài
Khi tham vào bất kỳ một cái gì mà chúng ta phải bỏ ra một phần tài sản của
mình, dù nhỏ dù lớn, thì ta đều ít nhiều phải cân nhắc trước khi ra quyết định –
6
Dự án nhóm Kinh tế lượng
hay nói cách khác là “con người luôn muốn được hơn là mất”. Và khi tham
gia vào các trò cá cược bóng đá thì người chơi cũng vậy. Rõ ràng, chúng ta sẽ
luôn đặt cho những “cửa” mà chúng ta cho rằng xác suất thắng là lớn nhất. Xuất
phát từ những lý thuyết trên nhóm chúng tôi đưa ra mô hình này nhằm giúp cho
người chơi có cơ sở hơn trước khi ra quyết định đặt cược.
Mặt khác, nhóm cũng mình cũng xin đề cập đến “lý thuyết về đánh đổi”. Sự
đánh đổi ở đây là giữa việc người chơi sẽ đặt cược cho cầu thủ mà mình yêu
thích và tin tưởng theo cảm tính hay họ sẽ đặt cho cầu thủ được xác định theo
mô hình.
Đây chính là những cơ sở lý thuyết mà chúng tôi quyết định chọn đề tài để
nghiên cứu.
2.2. Cơ sở lý thuyết để xây dựng mô hình


Danh hiệu “Chiếc giày vàng châu Âu” hằng năm được UEFA trao cho các cầu
thủ chơi tại các giải vô địch quốc gia của các nước thành viên. Cơ sở khi trao
giải này của UEFA là dựa vào số điểm mà mỗi cầu thủ đạt được, cầu thủ nào có
số điểm cao nhất sẽ là người được nhận danh hiệu “Chiếc giày vàng châu Âu”
của năm.
Số điểm của mỗi cầu thủ = số bàn thắng * hệ số của giải vô địch quốc gia
Trong đó, số bàn thắng là số bàn mà mỗi cầu thủ ghi được trong cả mùa
một giải vô địch quốc gia.
Còn, hệ số của giải vô địch quốc gia là hệ số mà UEFA qui định:
-Năm quốc gia đứng đầu bảng xếp hạng 5 năm của UEFA sẽ có hệ số là 2;
-Các quốc gia đứng từ vị trí từ 6 đến 21 sẽ có hệ số là 1.5;
-Các quốc gia đứng tiếp sau sẽ có hệ số là 1 hoặc 0.5
Căn cứ vào cơ sở xác định “Chiếc giày vàng châu Âu” trong từng mùa như trên
cùng với việc chỉ giới hạn phạm vi nghiên cứu trong 5 giải vô địch của 5 quốc
7
Dự án nhóm Kinh tế lượng
gia đứng đầu bảng xếp hạng 5 năm của UEFA, thì nhóm đã chuyển sang các yếu
tố tác động đến khả năng khi bàn thắng của cầu thủ.
Mô hình được người chơi sử dụng vào đầu mỗi mùa bóng nhằm để xác định số
điểm dự đoán của mỗi cầu thủ khi mùa giải kết thúc (DMS) qua đó người chơi
ra quyết định đặt cược. Do vậy, theo nhóm những yếu tố tác động đến dự đoán
số bàn thắng ghi được của cầu thủ trong cả mùa bao gồm:
-Nhóm những yếu tố thuộc về bản thân của tiền đạo đó:
+Số điểm mùa trước của tiền đạo này, kí hiệu DMTR, đơn vị điểm;
+Lương hiện tại mà tiền đạo này được nhận, kí hiệu LUONG, đơn vị
triệu euro/mùa;
+Tuổi của tiền đạo này, kí hiệu TUOI, biến dummy;
+Số trận vắng mặt hoàn toàn trong mùa giải trước, kí hiệu SOTRAN,
đơn vị trận.
-Nhóm những yếu tố thuộc về bên ngoài của tiền đạo đó:
+Vị trí mùa trước của Câu lạc bộ mà tiền đạo này thi đấu, kí hiệu VITRI;
+Đầu tư của Câu lạc bộ trước mùa bóng, kí hiệu DAUTU.
Mô hình dự kiến:
DMS =
1
β
+
2
β
DMTR +
3
β
LUONG +
4
β
TUOI +
5
β
SOTRAN +
6
β
VITRI
+
7
β
DAUTU
2.3. Kỳ vọng về dấu của các biến
- Biến DMTR kỳ vọng mang dấu dương, bởi vì những tiền đạo mùa trước ghi
được nhiều bàn thắng (hay số điểm mùa trước cao) thì rõ ràng mùa sau sẽ
được dự đoán là ứng cử viên nặng kí.
8
Dự án nhóm Kinh tế lượng
- Biến LUONG kỳ vọng mang dấu dương, bởi vì LUONG cao sẽ khiến cầu
thủ có nhiều nỗ lực cống hiến hơn cho Câu lạc bộ và số bàn thắng anh ghi sẽ
được dự đoán cao.
- Biến TUOI là biến dummy. Căn cứ vào những cầu thủ dã nhận danh hiệu
“Chiếc giày vàng châu Âu” trong 10 mùa giải gần đây, nhóm chọn ra một
khoảng tuổi gọi là “thời kì đỉnh cao phong độ” của cầu thủ. Biến TUOI
nhận giá trị 1 nếu tuổi của cầu thủ nằm trong khoảng tuổi đó và nhận giá trị
0 nếu không thuộc khoảng đó.
- Biến SOTRAN kỳ vọng mang dấu dương, bởi vì biến SOTRAN càng cao
chứng tỏ hiệu suất ghi bàn của tiền đạo sẽ càng cao.
- Biến VITRI kỳ vọng mang dấu dương.( Ở đây nhóm sử dụng biến VITRI =
20 – vị trí mùa trước của Câu lạc bộ). Bởi vậy vị trí của Câu lạc bộ mùa
trước càng cao, thì biến VITRI càng lớn. Khi đó phong độ chung của cả đội
bóng sẽ tốt và bản thân cầu thủ đó cũng như những hỗ trợ từ đồng đội sẽ
hiệu quả hơn, do đó khả năng ghi bàn cũng sẽ cao hơn.
- Biến DAUTU là biến dummy, nhận giá trị 1 nếu trước mùa Câu lạc bộ có sự
đầu tư mạnh; nhận giá trị 0 nếu ngược lại.
PHẦN 3: THU THẬP SỐ LIỆU
3.1. Phương pháp thu thập số liệu
Vì đặc thù của đề tài nghiên cứu, nên nhóm sử dụng nguồn số liệu là số liệu thứ
cấp. Nhóm tiến hành thu thập số liệu qua kênh chính là internet, ngoài ra còn sử
dụng số liệu qua các trang báo giấy về bóng đá khác nữa.
9
Dự án nhóm Kinh tế lượng
3.2. Bảng số liệu
STT DMS DMTRVITRIDAUTU LUONG TUOI SOTRAN
1 48 50 19 1 7 1 4
2 34 38 16 0 7 1 5
3 42 40 17 0 9 0 7
4 46 50 17 0 6.5 1 8
5 48 50 18 0 9 0 3
6 60 56 19 0 8.5 1 5
7 34 30 19 1 7 0 4
8 36 34 19 0 8 1 12
9 38 30 16 0 6 0 14
10 42 30 18 1 8.5 0 3
11 48 62 16 0 5.5 0 9
12 34 48 17 0 5 1 9
13 42 46 17 0 8 0 11
14 32 36 19 1 5.5 0 11
15 44 34 18 1 6 0 3
16 32 46 18 0 6 0 4
17 36 30 19 1 7 1 12
18 34 40 18 1 5 1 10
19 26 30 19 0 7 0 9
10
Dự án nhóm Kinh tế lượng
PHẦN 4: ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.1. Ước lượng mô hình
Bảng ANOVA
Dependent Variable: DMS
Method: Least Squares
Date: 05/28/09 Time: 22:15
Sample: 1 19
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DMTR 0.754977 0.136711 5.522434 0.0001
LUONG 3.911580 0.968114 4.040411 0.0016
SOTRAN 0.009730 0.333604 0.029166 0.9772
TUOI 1.230103 2.128409 0.577945 0.5740
VITRI -0.982377 1.173067 -0.837443 0.4187
DAUTU 8.379541 2.999391 2.793748 0.0162
C -4.824613 22.17563 -0.217564 0.8314
R-squared 0.807689 Mean dependent var 39.78947
Adjusted R-squared 0.711534 S.D. dependent var 8.024815
S.E. of regression 4.310051 Akaike info criterion 6.037087
Sum squared resid 222.9185 Schwarz criterion 6.385038
11
Dự án nhóm Kinh tế lượng
Log likelihood -50.35232 F-statistic 8.399835
Durbin-Watson stat 2.423997 Prob(F-statistic) 0.000989
Từ bảng ANOVA trên ta có mô hình được ước lượng là:
DMS = -4.824613 + 0.754977DMTR + 3.911580LUONG + 0.009730SOTRAN +
(0.8314) (0.0001) (0.0016) (0.9772)
1.230103TUOI - 0.982377VITRI + 8.379541DAUTU
(0.5740) (0.4187) (0.0162)
R
2
= 0.807689 ESS = 222.9185 N = 19
AIC = 6.037087 SCHWARZ = 6.385038
(Số trong ngoặc là Prob)
4.2. So sánh dấu các biến trong mô hình với kỳ vọng và ý nghĩa của từng biến
− Biến DMTR: có dấu dương trùng với kỳ vọng. Khi điểm mùa trước tăng một
điểm thì điểm dự đoán mùa sau sẽ tăng lên 0.754977 điểm.
− Biến LUONG: cũng có dấu dương trùng với kỳ vọng. Khi lương của tiền đạo
được hưởng tăng lên 1 triệu/mùa thì số điểm dự đoán sẽ tăng lên 3.911580.
− Biến SOTRAN: có dấu dương trùng với kỳ vọng. Khi số trận nghỉ hoàn toàn
mùa trước của cầu thủ tăng lên 1 đơn vị thì số điểm dự đoán sẽ tăng lên
0.00973.
− Biến VITRI: trái với dấu kỳ vọng.
4.3. Kiểm định thống kê cho mô hình ước lượng
DMS = -4.824613 + 0.754977***DMTR + 3.911580**LUONG +
0.009730SOTRAN + 1.230103TUOI - 0.982377VITRI + 8.379541*DAUTU
* là ở mức ý nghĩa
** là ở mức ý nghĩa 0.05
*** là ở mức ý nghĩa 0.001
12
Dự án nhóm Kinh tế lượng
Như vậy, các biến SOTRAN, TUOI và VITRI là không có ý nghĩa tại mức ý nghĩa 5%,
hay tổng quát là các biến này chưa có ý nghĩa giải thích cho mô hình.
4.4. Kiểm định WALD test
Đặt giả thiết: H
0

0
1
====
VITRITUOISOTRAN
ββββ
H
1
không phải là H
0
Kết quả kiểm định Wald test từ Eviews:
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 1.472621 (4, 12) 0.2710
Chi-square 5.890484 4 0.2075
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) 0.009730 0.333604
C(4) 1.230103 2.128409
C(5) -0.982377 1.173067
C(7) -4.824613 22.17563
Restrictions are linear in coefficients.
Vì p-value (F = 1.472621) = 0.271 > 0.05, nên ta không bác bỏ H
0
.
Vậy, chúng ta sẽ loại bỏ 3 biến SOTRAN, TUOI và VITRI ra khỏi mô hình.
4.5. Các mô hình mới.
4.5.1. Mô hình C
DAUTULUONGDMTDMS
4321
ββββ
+++=
Mô hình ước lượng từ mô hình C:
Dependent Variable: DMS
Method: Least Squares
13
Dự án nhóm Kinh tế lượng
Date: 05/28/09 Time: 22:22
Sample: 1 19
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DMTR 0.778452 0.115988 6.711503 0.0000
LUONG 3.600192 0.761205 4.729593 0.0003
DAUTU 7.292878 2.265937 3.218482 0.0057
C -20.18172 8.353792 -2.415876 0.0289
R-squared 0.793599 Mean dependent var 39.78947
Adjusted R-squared 0.752319 S.D. dependent var 8.024815
S.E. of regression 3.993756 Akaike info criterion 5.792005
Sum squared resid 239.2513 Schwarz criterion 5.990835
Log likelihood -51.02405 F-statistic 19.22469
Durbin-Watson stat 2.718968 Prob(F-statistic) 0.000021
4.5.2. Mô hình B

LUONGDMTDMS
321
βββ
++=
Mô hình ước lượng từ mô hình B:
Dependent Variable: DMS
Method: Least Squares
Date: 05/28/09 Time: 22:48
Sample: 1 19
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DMTR 0.586549 0.125249 4.683044 0.0002
LUONG 2.901920 0.918559 3.159210 0.0061
C -4.682946 8.593665 -0.544930 0.5933
R-squared 0.651064 Mean dependent var 39.78947
Adjusted R-squared 0.607447 S.D. dependent var 8.024815
S.E. of regression 5.027875 Akaike info criterion 6.211811
Sum squared resid 404.4724 Schwarz criterion 6.360933
Log likelihood -56.01220 F-statistic 14.92681
Durbin-Watson stat 2.481660 Prob(F-statistic) 0.000220
14
Dự án nhóm Kinh tế lượng
4.5.3. Mô hình A

DMTDMS
21
ββ
+=

Mô hình ước lượng từ mô hình A:
Dependent Variable: DMS
Method: Least Squares
Date: 05/28/09 Time: 22:49
Sample: 1 19
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DMTR 0.556768 0.154398 3.606050 0.0022
C 16.63965 6.576180 2.530291 0.0216
R-squared 0.433401 Mean dependent var 39.78947
Adjusted R-squared 0.400072 S.D. dependent var 8.024815
S.E. of regression 6.215622 Akaike info criterion 6.591309
Sum squared resid 656.7773 Schwarz criterion 6.690724
Log likelihood -60.61744 F-statistic 13.00360
Durbin-Watson stat 2.192865 Prob(F-statistic) 0.002180
4.5.4. So sánh 3 mô hình
Variable Model A Model B Model C
Constant 16.63965*
(6.576180)
-4.682946
(8.593665)
-20.18172*
(8.353792)
DMTR 0.556768**
(0.154398)
0.586549***
(0.125249)
0.778452***
(0.115988)
LUONG 2.901920*
(0.918559)
3.600192***
(0.761205)
DAUTU 7.292878*
(2.265937)
15
Dự án nhóm Kinh tế lượng
Variable Model A Model B Model C
ESS 656.7773 404.4724 239.2513
R
2
0.433401 0.651064 0.793599
0.400072 0.607447 0.752319
F-stat 13.00360 14.92681 19.22469
DF (N-K) 17 16 15
AIC 6.591309 6.211811 5.792005
SCHWAR 6.690724 6.360933 5.990835
Kết quả so sánh trên nhóm quyết định chọn mô hình tối ưu là mô hình C.
Bởi vì: mô hình C có AIC và SCHWAR nhỏ nhất và
2
R
lớn nhất.
DMS = -20.18172 + 0.778452*DMTR + 3.600192*LUONG +
7.292878*DAUTU
R
2
= 0.7935
2
R
= 0.75231 F-stat = 19.22469
DMS = -20.18172* + 0.778452*** DMTR +
3.600192*** LUONG + 7.292878* DAUTU
16
Dự án nhóm Kinh tế lượng
PHẦN 5: Ý NGHĨA MÔ HÌNH
5.1. Mô hình tối ưu
DMS = -20.18172 + 0.778452*DMTR + 3.600192*LUONG +
7.292878*DAUTU
R
2
= 0.7935
2
R
= 0.75231 F-stat = 19.22469
5.2. Ý nghĩa mô hình
• Kết quả từ mô hình tối ưu trên có thể kết luận là số điểm dự đoán mùa tới phụ
thuộc vào số điểm của mùa trước, lương của cầu thủ và đầu tư của Câu lạc bộ
trước mùa giải.
• Hy vọng đề tài đem vào áp dụng trong thực tế có thể giúp nhiều người chơi cá
cược có thể tin tưởng, cũng như có cơ sở hơn cho những quyết định đặt cược
của mình.
5.3. Kết quả dự đoán
STT DMS DMSF
1 34 34.6008
2 42 43.35809
3 34 35.66606
4 36 35.08718
5 42 41.06635
6 48 47.88336
7 34 35.18494
8 36 35.66606
9 34 36.2502
10 26 28.37318
17
Dự án nhóm Kinh tế lượng
PHẦN 6: LỜI KẾT
Mô hình được thực hiện trong điều kiện thời gian gấp gáp, cùng với những hạn chế về
số liệu và kiến thức của nhóm mà việc nghiên cứu chưa được thực hiện triệt để. Nhưng
nhóm tin rằng nếu đề tài này được đầu tư hơn nữa sẽ mang tính ứng dụng cao.
Nói về cá cược bóng đá hợp pháp tại Việt Nam, đây rõ ràng là một vấn đề cần sớm
được xem xét. Được biết hiện nay đề án cá cược bóng đá tại Việt Nam đã được trình
18
Dự án nhóm Kinh tế lượng
lên Quốc hội, do đó các cơ quan chức trách cần sớm xét duyệt để có thể đưa nó vào
thực hiện.
Cuối cùng, nhóm rất mong đóng góp của Thầy và các bạn về những sai sót xảy ra trong
quá trình làm việc của nhóm! Xin cảm ơn!.

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×