Антон Болточко

Прошла всего одна неделя с того момента как отшумели трибуны на бразильском Мундиале. В Беларуси так же заметны последствия окончания такого шумного и массового мероприятия. Одинокие столики в пивнухах, демонтаж телевизионных панелей в отдельных заведениях и грустные лица граждан (в основном – мужчин), которые задаются вопросом: «Чем же занять себя по вечерам без традиционных матчей?». 

Я не большой любитель футбола, но события мирового масштаба люблю посмотреть и оценить. Мне всегда интересно находить в них какие-то особенности, позволяющие делать определенные выводы. В этом году было решено провести небольшой эксперимент связанный с прогнозированием. Подтолкнул меня к этому большой, «толстый» банк Goldman Sachs (США), который опубликовал свое исследование на тему «World Cup and Economics 2014».

Доклад посвящен футболу и в рамках него эксперты банка сделали расчеты по определению победителя на ЧМ. Был использован регрессионный анализ – модель статистического прогнозирования, которая описывает и оценивает отношение между двумя переменными: зависимой и независимой. В построении модели были использованы данные обо всех международных матчах, за исключением товарищеских, начиная с 1960 г. – всего около 14 тыс. матчей.

По итогам анализа банковскими экспертами была составлена карта игр плэй-офф и рейтинг команд с учетом их вероятности выигрыша на Чемпионате.

Exhibit 2

Exhibit 3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Exhibit 4

Серьезный анализ от серьезной финансовой структуры. По сравнению с прошлыми аналогичными докладами (кстати, этот доклад стал пятым), в версии 2014 года модель прогнозирования максимально очищена от субъективных факторов. Таким образом аналитики старались приблизиться к точному отгадыванию итогов финального матча Мундиаля.

Но, как мы уже все знаем, Goldman промахнулся. При чем, если вы обратите внимание на таблицу 3 (Exibit 3), то заметите: вероятность победы Бразилии на Чемпионате (48,5%) намного превышает вероятности других команд (на втором месте Аргентина с 14,1%). Бразилия заняла только 4 место и даже медалей не получила, что не скажешь о Германии, которая была третьей в рейтинге (11,4%), а стала чемпионом. Но наибольший промах банкиров - это Испании, которая вообще выпала из Чемпионата до начала плэй-офф. Хотя этим горячие испанские парни удивили всех.

Таким образом, если посчитать коэффициент угадывания Goldman’ом списка команд вышедших в плэй-офф, то он будет на уровне 56,25% или 9 из 16. Если учесть точное распределение команд по матчам, соответствующего их положению в группах, то коэффициент снижается до 31,25% или 5 из 16. При подсчете коэффициента угадывания списка команд ? финала, он составил 50,0% или 4 из 8 (точное распределение команд по матчам – 25,0% или 1 из 4). Коэффициент полуфинала – 75,0% (точное распределение команд по матчам – 50,0% или 1 из 2). Коэффициент игры за третье место равен 0%, т.к. Goldman не предполагал, что за бронзу будут бороться Нидерланды и Бразилия. По их версии это должны были стать Германия и Испания. Ну и наконец коэффициент финала – 50,0% или 1 из 2. В целом по всему плэй-офф коэффициент угадывания от Goldmana не превысил 11%.

Эти расчеты я делал специально для того, чтобы понять с какой точностью можно определить будущее на основе современных математических моделей и накопленного массива данных. Как вы можете заметить, точность не велика. Получается, что смоделировать будущее, которое во многом зависит от субъективных факторов (или, проще говоря, от действий людей), невозможно. Соответственно не стоит переоценивать всю ценность прогнозирования. В том числе и прогнозирования в экономической науке, которым занимается много ученых в различных странах мира. Что еще хуже: многие политики используют эти прогнозы в качестве целевых показателей для проведения своей политики, что вообще недопустимо.

Но вернемся к прогнозированию в футболе. В доказательство того, что даже математические модели и огромный массив данных иногда проигрывают обычным методам анализа, приведем практический пример обычной угадайки. Параллельно с Goldman’ом мы с коллегами и друзьями так же прогнозировали исходы матчей на Чемпионате (весь процесс был открыт и его можно проследить по сообщениям на моей страничке в социальных сетях). В отличии от западного банка мы делали ставки не только на отгадывание победителя матча, но и точного счета. В итоге, коэффициент угадывания от победителя нашего рейтинга (кстати, в отличии от Goldman’а, по всем матчам Чемпионата) составил 27,6%. Получается, что без трудоемкого процесса анализа массива данных и без создания многофакторных моделей можно угадывать будущее точнее, чем это делают десятки аналитиков.

На самом деле вопрос не в аналитиках или моделях, а в самой природе неопределенности будущего из-за поведения людей, которое может быть непредсказуемым. На примере ЧМ по футболу-2014 году четко видно, что полагаться на математические модели (будь то футбол или экономика) не стоит. Надо четко понять: прогнозирование – это инструмент для решения, а не само решение.

Если экстраполировать футбольный пример на экономическую политику, то чиновникам не стоит строить политику на основе прогнозов; прогнозы должны стать всего лишь одним из десятка других инструментов, которые позволяют принимать решения. Вспомним одного из самым цитируемых в свое время экономистов, Карла Менгера, который говорил, что в экономике математический метод можно использовать только как средство изложения, но никак не как средство изучения.

Прошедший Мунидаль принес нам не только много положительных эмоций, но и хороший пример для экономистов, оценивающих поведение людей через математические формулы.