I detta arbete undersöks hur bra prediktionsförmåga som uppnås då multinomial och ordinal logistisk regression tillämpas för att modellera respektive utfall 1X2 i fotbollsmatcher. De två modellerna har använts i jämförande syfte, där den multinomiala logistiska modellen behandlar utfallen som nominala och den ordinala behandlar dem som ordnade, 1 > X > 2. Matchens utfall påverkas av kvantitativa förklaringsvariabler, baserade på data från Premier League 2015/206, som beskriver lagens form och prestation. Prediktionsmåttet för den multinomiala modellen är 53.4 % och för den ordinala modellen är den 43.8 %. Vidare har de flesta förklaringsvariabler låga och oväntade effekter. Slutsatsen är att modellering med enbart historisk data är en bra grund, men lämnar utrymme åt förbättring. I framtida undersökningar rekommenderas att utöka antal observationer, använda testdata som skiljer sig från utgångsdatan samt att undersöka om målskillnad som responsvariabel genererar ett bättre prediktionsmått. Den matematiska undersökningen kompletteras med en industriell ekonomisk tillämpning i form av en branschanalys med Porters femkraftsmodell, samt förslag på etableringsstrategier med fokus på marknadsföring för nya aktörer. På grund av det svenska spelmonopolet begränsas konkurrensen av inhemska aktörer, men de utländska nätaktörerna ökar sina marknadsandelar. En ny nätaktör måste således använda digitala distributionskanaler för att nå den svenska spelmarknaden. De svenska spelkonsumenterna är priskänsliga, varför en transaktionsmarknadsföring med fokus på 4P, framför allt pris, är att föredra gentemot dessa. / This study examines how well multinomial and ordinal logistic regressions predict the outcome of football games. The two models have been used for comparison, since the multinomial logistic model treats the outcome as nominal while the ordinal model treats the outcome as ordered variables, 1 > X > 2. The outcome of the game is affected by quantitative explanatory variables, based on data from Premier League 2015/2016, which describe the teams form and performance. The multinomial model has a prediction measure of 53.4 % and the ordinal model has a prediction measure of 43.8 %. Furthermore, most of the explanatory variables have small and unexpected influence. The conclusion is that modeling with solely historical data is a good basis, but can be improved. In future research the number of observations should be increased and the model should be tested on data different from the one used to develop the model. Furthermore, the goal difference could be used as the response variable, to examine if the prediction measure improves. The mathematical study is completed with an industrial management approach, which consists of an analysis of the betting industry with Porters Five Forces and suggestions of establishment strategies with focus on marketing. Because of the Swedish gambling monopoly, the competition from local operators is limited, but foreign network operators increase their market shares. A new foreign network operator must thus use digital distribution channels to reach the Swedish betting market. The Swedish consumer is price sensitive, why transaction marketing with focus on 4P, above all price, is preferable towards these.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-188983 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Alic, Almedina, Emilsson, Caroline |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-MAT-K ; 2016:01 |
Page generated in 0.0197 seconds