頂級投行預測世界盃紛紛被打臉，為何猜中冠軍如此困難？

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7月16日，「高盧雄雞」法國隊戰勝克羅埃西亞奪得2018俄羅斯世界盃冠軍。對於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。投行們在世界盃之前紛紛使用「高科技」對世界盃冠軍進行預測，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

在本屆世界盃開賽之前，高盛運用人工智慧演算法對世界盃進行了預測，當時的預測結果是德國將與巴西會師決賽，最終巴西奪冠。但之後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，使用機器學習演算法運行了超過20萬個模型，以此來預測每場比賽的比分。然後高盛對世界盃上存在的100萬個變數進行模擬，得出每支球隊晉級的概率。

在高盛最初版本的預測中，他們認為克羅埃西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，克羅埃西亞最後一路闖進了決賽，而英格蘭半決賽的對手是克羅埃西亞，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。模型包含許多世界盃上可能出現的變數，還引入了埃洛等級分系統（Elo rating system），為每一支參加世界盃的球隊配備一個衡量他們實力的等級，最後使用蒙特卡羅方法（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%；克羅埃西亞小組出線的概率只有24.7%，打進決賽的概率僅為0.9%。

儘管對於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（預測世界盃結果失敗）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另闢蹊徑。他們只參考每支球隊的總身價來預測世界盃冠軍的歸屬。

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。世界盃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盃冠軍的一個。

野村證券分析師在世界盃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盃預測，因此我們決定將投資組合理論和有效市場假說應用於世界杯。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鬆的陣容、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並不高，他們認為巴西和西班牙也將進入半決賽。

為什麼預測世界盃如此困難？

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盃的頹勢衝進四強；西班牙在點球大戰中被俄羅斯擊敗；克羅埃西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。」

正如高盛在世界盃預測報告的最後附上的說明一樣：「儘管我們使用的最先進的統計學方法、儘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。這也是為什麼世界盃比賽永遠充滿激情和魅力。」

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