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J-GLOBAL ID：201902266798731477   整理番号：19A0801165

スコア駆動時系列モデルを用いた国家リーグ競争におけるフットボールマッチ結果の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting football match results in national league competitions using score-driven time series models

著者 (3件)： Koopman Siem Jan (Vrije Universiteit Amsterdam and Tinbergen Institute, The Netherlands) ,  Koopman Siem Jan (CREATES, Aarhus University, Denmark) ,  Lit Rutger (Vrije Universiteit Amsterdam and Tinbergen Institute, The Netherlands)
資料名： International Journal of Forecasting  (International Journal of Forecasting)
巻： 35  号： 2  ページ： 797-809  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0216C  ISSN： 0169-2070  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,国のleague競争におけるfootボール整合結果の解析と予測のための新しい動的多変量モデルを開発した。提案した動的モデルは,毎週整合結果の高次元パネルに対する予測観測質量関数のスコアに基づいている。著者らの主要な関心は,マッチ結果が各チームに対するウィン,損失または引き出しであるかどうかを予測することである。そのような予測を提供するための動的モデルは,3つの異なる従属変数に基づくことができる:目標の数の対数,目標の数の間の差,または整合結果のカテゴリ(win,損失,引き出し)。異なる従属変数は異なる分布仮定を必要とする。さらに,予測を生成するために,異なる動的モデル仕様を考慮することができる。著者らは経験的に依存変数を調べ,動的モデル仕様が最良の予測結果をもたらすことを示した。結果として得られた予報の精度と6つの大きなヨーロッパのfoot球競争からの整合結果に対する広範な予測研究におけるベッティングシミュレーションにおける予測の成功を検証した。最後に,対数に対する動的モデルは最も正確な予測を与えるが,計数間の差に対する動的モデルはベッティングに対して最も成功するが,ベンチマークと他の競合モデルの両方を上回ると結論した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  高次元 ,  対数 ,  ヨーロッパ ,  ベンチマーク ,  パネル ,  前向きコホート研究 ,  ダイナミックモデル
準シソーラス用語： 計数 ,  目的変数 ,  多変量モデル ,  時系列モデル ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 二変数Poisson ,  順序プロビット ,  Skellam ,  確率的損失関数

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (7件)： スコア ,  時系列モデル ,  国家 ,  競争 ,  フットボール ,  マッチ ,  予測