論文の概要: Football and externalities: Using mathematical modelling to predict the
changing fortunes of Newcastle United
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10548v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 13:40:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 07:07:19.740468
- Title: Football and externalities: Using mathematical modelling to predict the
changing fortunes of Newcastle United
- Title(参考訳): サッカーと外部性: ニューカッスル・ユナイテッドの変動の予測に数学的モデリングを用いる
- Authors: Vishist Srivastava, Prashant Yadav, Ajuni Singh
- Abstract要約: サウジアラビアは2020年までに、公共投資基金をただの地方機関から世界最大の政府系ファンドに移管する計画だ。
サウジアラビアがサッカークラブ、ニューカッスル・ユナイテッドFCの買収を決定したのは、このパブリック・インベストメント・ファンドによる。
我々は、マンチェスターシティをベースとして、ニューカッスル・ユナイテッドFCの投資水準とその後のリーグポジションの改善を、別のプレミアリーグクラブであるマンチェスターシティのモデルを用いて予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Public Investment Fund (PIF), is Saudi Arabia's sovereign wealth fund. It
is one of the world's largest sovereign wealth funds, with an estimated net
capital of $382 billion. It was established to invest funds on behalf of the
Government of Saudi Arabia. Saudi Arabia is aiming to transfer the PIF from a
mere local authority to the world's largest sovereign fund. Thus, PIF is
working to manage $400 billion worth of assets by 2020. It was with this Public
Investment Fund that Saudi Arabia decided to buy out the football club-
Newcastle United FC- a mid-table club of the premier league. In this paper, we
aim to forecast the investment levels and the subsequent improve in the league
position of Newcastle United FC using the model of another premier league club-
Manchester City as the base. We employ the DiD approach of logistical
regression through Python.
Keywords: Regression, Investment, Football, Forecasting
- Abstract(参考訳): パブリック・インベストメント・ファンド(Public Investment Fund、PIF)は、サウジアラビアの政府系ファンド。
世界最大の政府系ファンドの一つであり、純資本は382億ドルと推定されている。
サウジアラビア政府のために資金を投資するために設立された。
サウジアラビアは、PIFをただの地方機関から世界最大の政府系ファンドに移管することを目指している。
PIFは2020年までに400億ドル相当の資産を管理しようとしている。
サウジアラビアがサッカークラブ「ニューカッスル・ユナイテッドFC」(Newcastle United FC)の買収を決定したのは、このパブリック・インベストメント・ファンドによる。
本稿では,ニューカッスル・ユナイテッドFCのリーグポジションにおける投資水準とその後の改善を,他のプレミアリーグクラブであるマンチェスターシティをベースとして予測することを目的とする。
論理的回帰のDDアプローチをPythonで採用する。
キーワード:回帰、投資、フットボール、予測
関連論文リスト
- 52B to 1T: Lessons Learned via Tele-FLM Series [96.19923831660266]
我々は、SFTデータ構築のための"less is more"アプローチをサポートするTele-FLM-52B上のSupervised Fine-tuning(SFT)について論じる。
520億から102億へと、そしてその後1兆のパラメータへと、モデルを段階的に成長させるためのベストプラクティスに関する実験と分析を実演する。
我々は、さらなるトレーニングと研究を進めるために、Tele-FLM-1Tと呼ばれる1Tモデルのチェックポイントをオープンソース化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T03:21:02Z) - Learning to Mitigate Externalities: the Coase Theorem with Hindsight Rationality [62.18973784316808]
経済理論において、外部性の概念は、社会的福祉に影響を与えるプレイヤー間の相互作用から生じる間接的な効果を指す。
我々の研究は、バーゲンが根底にあるゲームについて完全な知識を持っているという古典的な仮定を取り除いている。
次に、プレイヤーが全福祉を最大化する交渉戦略を学習できるようにするための政策を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T11:00:53Z) - Agent-oriented Joint Decision Support for Data Owners in Auction-based Federated Learning [32.6997332038178]
オークションベースのフェデレートラーニング(Federated Learning, AFL)は、データ所有者(DO)が経済的手段でFLに参加することを動機付ける能力から、幅広い研究の関心を集めている。
AFL(PAS-AFL)におけるデータ所有者のための一級エージェント指向共同価格・受け入れ・サブデリゲーション決定支援手法を提案する。
各 DO が複数の FL タスクを同時に実行して DO の高収入化と AFL エコシステムにおける FL タスクのスループット向上を可能にするのは,これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-09T02:35:46Z) - Performance Insights-based AI-driven Football Transfer Fee Prediction [0.0]
我々は,選手の移動料金を予測する人工知能アプローチを開発した。
このモデルは、クラブがどのプレイヤーを購入、販売するかをよりよく決定するのに役立ち、パフォーマンスの向上とクラブ予算の増大につながる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T07:16:09Z) - Multi-Session Budget Optimization for Forward Auction-based Federated
Learning [17.546044136396468]
近年,オークションベースのフェデレートラーニング (Federated Learning, AFL) が重要な研究分野となっている。
我々は,事前オークションに基づくフェデレートラーニング(MultiBOS-AFL)のためのマルチセッション予算最適化戦略を提案する。
階層的強化学習に基づいて、MultiBOS-AFLは、AFL MUのセッション間予算ペーシングとセッション内入札を共同で最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T11:57:41Z) - Onchain Sports Betting using UBET Automated Market Maker [45.410818354926406]
分散スポーツの賭けには、効率的な流動性提供のために自動市場メーカー(AMM)が必要である。
Uniswapのような既存のAMMは、公正な確率に一致せず、流動性プロバイダーのリスクを生み出している。
本稿では、スマートコントラクトとアルゴリズムを活用して、スポーツオッズを公平に価格設定するUBET AMM(UAMM)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T02:19:30Z) - Depth Dependence of $\mu$P Learning Rates in ReLU MLPs [72.14317069090407]
我々は、最大更新(mu$P)学習率の$n$と$L$に依存することを研究する。
我々は、$L3/2.$のように、$L$の非自明な依存があることを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-13T01:10:49Z) - A Game of NFTs: Characterizing NFT Wash Trading in the Ethereum Blockchain [53.8917088220974]
非Fungible Token(NFT)市場は2021年に爆発的に成長し、2022年1月には月間貿易額が60億ドルに達した。
ウォッシュトレーディングの可能性に関する懸念が浮かび上がっており、あるパーティがNFTを取引してそのボリュームを人為的に膨らませる市場操作の形式である。
洗濯物取引は全NFTコレクションの5.66%に影響し、総生産量は3,406,110,774ドルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T15:03:35Z) - How COVID-19 Have Changed Crowdfunding: Evidence From GoFundMe [77.34726150561087]
この研究は、過去2年間にGoFundMeで公開されたすべてのキャンペーンのユニークなデータセットを使用する。
我々は、クラウドファンディングサイトに存在するカバーイメージやその他の変数を分析し、クラウドファンドされたプロジェクトのコーパスについて研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T08:03:58Z) - Does Crowdfunding Really Foster Innovation? Evidence from the Board Game
Industry [1.776746672434207]
ボードゲームのデータセットを用いて,クラウドファンディングとイノベーションの関連性を検討する。
クラウドファンディングされたゲームは、伝統的に公開されたゲームよりも、以前のゲームと区別される傾向にある。
われわれの調査結果は、クラウドファンディングの革新的なポテンシャルが、個々の製品から業界全体に及んでいることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T18:44:47Z) - It's all in the (Sub-)title? Expanding Signal Evaluation in Crowdfunding
Research [0.0]
我々は、起業家のテキスト成功シグナルの強さをプロジェクト支援者と比較し、対比する。
サブタイトル情報の導入は,各モデルで説明される分散を増大させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-27T15:51:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。