<p>Betting under ordered forms has been around for a long time, but the recent increase in Internet betting and the large sums of money that are now involved makes it even more important for betting companies to have correct odds.</p><p> </p><p>The purpose of the essay is to calculate probabilities for outcomes of football games using a statistical model and to see if you can find better odds than a betting company.</p><p>The data contains the 380 games from the 2004/2005 season and the variables form, head-to-heads, league position, points, home/away, average attendance, promoted team, distance and final league position from previous season.</p><p> </p><p>After performing an ordered probit regression we only find the variable “form of the away team” to be significant at the 5 % level. We suspect the presence of multicollinearity and perform a VIF-test which confirms this. To fix this problem we perform a second ordered probit regression where a number of variables are combined to index variables. In the second regression we once again find only one significant variable. This time it is the variable “difference between home and away teams’ final league position”. A reason for the lack of significant variables could be the size of the data. A new model with five variables is examined and it results in four significant variables.</p><p> </p><p>The calculated odds pick the correct result in 200, 203 and 198 out of 380 games respectively, compared to 197 out of 380 for Unibet. Betting one krona on the lowest calculated odds from the second model will result in a positive yield for season 2004/2005 when using Unibet’s odds.</p> / <p>Vadslagning under ordnade former har funnits under en längre tid, men de senaste årens explosionsartade ökning av Internetspel och de stora summor som då omsätts har gjort det allt viktigare för spelbolagen att sätta korrekta odds.</p><p> </p><p>Syftet med uppsatsen är att med hjälp av en statistisk modell räkna ut sannolikheter för utfall i fotbollsmatcher och att undersöka om man kan hitta bättre odds än ett spelbolag.</p><p>Datamaterialet innefattar de 380 matcherna som spelades säsongen 2004/2005 samt de oberoende variablerna form, inbördes möten, tabellplacering, poängskörd, hemmaplan/bortaplan, publiksnitt, uppflyttat lag, avstånd och slutplacering.</p><p> </p><p>Efter utförd ordered probit regression erhåller vi endast en signifikant variabel vid en signifikansnivå på 5 %, nämligen ”bortalagets form”. Vi misstänker att det kan förekomma multikollinearitet och utför därför ett VIF-test som bekräftar detta. För att råda bot på detta problem genomför vi en andra ordered probit regression där flera variabler slås ihop till indexvariabler. I den andra regressionen får vi åter igen en enda signifikant variabel, men i detta fall är det variabeln ”differensen mellan hemma- och bortalagets slutplaceringar”. Ett skäl till att det inte blir fler signifikanta variabler misstänks vara storleken på datamaterialet. En ny modell med fem variabler undersöks och då blir fyra variabler signifikanta.</p><p> </p><p>De beräknade oddsen väljer rätt utfall i 200, 203 respektive 198 av 380 matcher för de tre modellerna mot Unibets 197 av 380 matcher. I modell 2 ger en spelad krona på utfallet med lägst beräknat odds positiv avkastning under säsongen vid spel hos Unibet.</p>

Betting under ordered forms has been around for a long time, but the recent increase in Internet betting and the large sums of money that are now involved makes it even more important for betting companies to have correct odds.   The purpose of the essay is to calculate probabilities for outcomes of football games using a statistical model and to see if you can find better odds than a betting company. The data contains the 380 games from the 2004/2005 season and the variables form, head-to-heads, league position, points, home/away, average attendance, promoted team, distance and final league position from previous season.   After performing an ordered probit regression we only find the variable “form of the away team” to be significant at the 5 % level. We suspect the presence of multicollinearity and perform a VIF-test which confirms this. To fix this problem we perform a second ordered probit regression where a number of variables are combined to index variables. In the second regression we once again find only one significant variable. This time it is the variable “difference between home and away teams’ final league position”. A reason for the lack of significant variables could be the size of the data. A new model with five variables is examined and it results in four significant variables.   The calculated odds pick the correct result in 200, 203 and 198 out of 380 games respectively, compared to 197 out of 380 for Unibet. Betting one krona on the lowest calculated odds from the second model will result in a positive yield for season 2004/2005 when using Unibet’s odds. / Vadslagning under ordnade former har funnits under en längre tid, men de senaste årens explosionsartade ökning av Internetspel och de stora summor som då omsätts har gjort det allt viktigare för spelbolagen att sätta korrekta odds.   Syftet med uppsatsen är att med hjälp av en statistisk modell räkna ut sannolikheter för utfall i fotbollsmatcher och att undersöka om man kan hitta bättre odds än ett spelbolag. Datamaterialet innefattar de 380 matcherna som spelades säsongen 2004/2005 samt de oberoende variablerna form, inbördes möten, tabellplacering, poängskörd, hemmaplan/bortaplan, publiksnitt, uppflyttat lag, avstånd och slutplacering.   Efter utförd ordered probit regression erhåller vi endast en signifikant variabel vid en signifikansnivå på 5 %, nämligen ”bortalagets form”. Vi misstänker att det kan förekomma multikollinearitet och utför därför ett VIF-test som bekräftar detta. För att råda bot på detta problem genomför vi en andra ordered probit regression där flera variabler slås ihop till indexvariabler. I den andra regressionen får vi åter igen en enda signifikant variabel, men i detta fall är det variabeln ”differensen mellan hemma- och bortalagets slutplaceringar”. Ett skäl till att det inte blir fler signifikanta variabler misstänks vara storleken på datamaterialet. En ny modell med fem variabler undersöks och då blir fyra variabler signifikanta.   De beräknade oddsen väljer rätt utfall i 200, 203 respektive 198 av 380 matcher för de tre modellerna mot Unibets 197 av 380 matcher. I modell 2 ger en spelad krona på utfallet med lägst beräknat odds positiv avkastning under säsongen vid spel hos Unibet.