Формулу подсчета наиболее точных числовых предсказаний вывели учёные РФ - Поиск - новости науки и техники
Поиск - новости науки и техники

Формулу подсчета наиболее точных числовых предсказаний вывели учёные РФ

05.09.2022

Исследователи из пермского кампуса Высшей школы экономики установили, что при работе с несколькими числовыми догадками необходимо брать средний показатель, чтобы получить наиболее точное предположение. Для этого они сравнили предположения о стоимости футбольных трансферов с сайта transfermarkt.de с раскрытыми данными клубов и выяснили, что данные на transfermarkt.de занижены. Результаты исследования опубликованы в журнале European Journal of Operational Research. 

Краудсорсинговые оценки ценности и способностей игроков широко распространены в спорте, особенно в футболе. Метод использования информации «коллективного разума» стал популярным с тех пор, как Джеймс Шуровьески опубликовал книгу «Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство». Он описывает обстоятельства, при которых знания группы оказываются лучше или точнее, чем знания отдельного человека.

Информация о зарплатах игроков обычно недоступна, но в открытом доступе имеется много других данных о каждом матче и действиях команд. Поэтому в исследованиях спорта, а также в спортивном менеджменте часто используются данные оценки рыночной стоимости игроков с сайта transfermarkt.de.

На желание клуба произвести трансфер игрока влияет много факторов, однако базовая оценка, от которой можно отталкиваться в начале переговоров, доступна на этом сайте. Его пользователи предполагают потенциальную стоимость трансфера, а редакторы агрегируют полученные данные. В расчет входят возраст игрока, его талант, текущий спрос на его игру и маркетинговый потенциал.

Ученые из НИУ ВШЭ в Перми доказали, что оценки с сайта transfermarkt.de смещены: они ниже реальной рыночной стоимости игроков. Для этого исследователи собрали данные с transfermarkt.de и сравнили их со стоимостью раскрытых данных по трансферам. В работе использовали данные за период с 1996 по 2016 год — 5860 наблюдений по 598 клубам-покупателям и 955 клубам-продавцам. Трансферы проходили из клубов 171 лиги в клубы 96 лиг по 83 странам. После этого ученые построили регрессионную модель и поняли, что данные с transfermarkt.de оказались заниженными.

Причина смещения, как предполагают ученые, состоит в комплексной системе подсчета, которую используют редакторы transfermarkt.de. Это позволило исследователям сделать вывод, актуальный за пределами исследований экономики спорта и практики спортивного менеджмента.

Несколько разных предположений о том или ином количественном показателе могут быть по-своему неправильными. Исследователи решили понять, какой вес необходимо придавать каждому из таких предположений, чтобы получить результат, наиболее приближенный к истине. Оказалось, что любые другие веса, кроме равных, приводят к тому, что размер ошибки увеличивается.

«При попытке агрегировать несколько мнений о том, какая завтра будет инфляция, не стоит придавать больший вес экспертному мнению, а меньший — обывательскому. Необходимо взять среднее значение по всем предположениям — оно окажется наиболее приближенным к истине», — комментирует результаты исследования один из его авторов Петр Паршаков, заместитель заведующего Международной лабораторией экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ в Перми.

Пресс-служба НИУ ВШЭ

Источник фото

Нет комментариев

Загрузка...
Новости СМИ2