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奥运金牌与经济学模型
在博彩市场上，预测各支代表队奥运会夺牌数，一直以来都是一个经久不衰的课题。来自达特茅斯学院塔克商学院的研究者们，也因其预测精准为业界所知。早些时候，塔克商学院研究生卡米拉·冈萨雷斯，就基于该院教授安德鲁·伯纳德和另一教授在十年前发明的预测模型，发布了一份关于2016年奥运会各代表团夺金、银牌数的预测报告。
这套预测各代表队奥运成绩的模型架构异常简单，但研究者认为这套模型恰恰是最接近真实结果的模型。他们表示，这套模型在伦敦奥运会上的准确度是98%。
在里约奥运会的预测结果中，美国以105枚奖牌继续领跑，中国89枚奖牌紧随其后，第三到第五分别是英国67枚，俄罗斯62枚和德国48枚。在金牌榜预测上，研究者预测美国将以48金摘得金牌榜榜首，中国以38金位列第二。
这套模型最令人惊讶的地方在于，即便研究者对完全不了解体育项目或者运动员，他们也能借这套模型做出预测。事实上，这套模型的核心来自经济学。
夺金考察指标
研究者于以下四大要素预测奖牌榜：国家（或地区）人口、财富的相对水平、历届奥运会表现，以及主办国的预测加成。
一个国家（或地区）人口越多，孕育出天才运动员的潜力就越大，因此人口数量成为了关键要素之一。然而，仅凭人口数就预测是不够的，毕竟奥运奖牌榜上的前四名，并不是按照中国、印度、印尼、孟加拉国这样的人口大国顺序排的。
因此考察国家（或地区）的财富水平，也就是人均收入也非常重要。如果只看先天才能的话，我们可以假定全世界的高水平运动员是按照人口平均分布的。然而一个国家（或地区）需要具备某些特殊资源，才能最终挖掘出顶尖选手。用于投资建设体育基础设施（从体育场、游泳馆等高级设施，到儿童锻炼和全民健身场地）的空间和金钱，正是前面所说的“特殊资源”。
研究者表示，人口和财富水平两项指标之间有时存在着相互补偿的关系。以2012年伦敦奥运会为例，印度是人口大国，然而人均经济实力弱；瑞士人口较小，人均经济实力却极强；最终两国奖牌数相差不大。伦敦奥运会奖牌榜第二名的中国，即便人均经济实力距第一名的美国还有很大差距，但全球最多的人口数量还是弥补了部分劣势。
仅靠人口和财富水平两项互相平衡的指标，这套模型就可以预测大部分的奖牌基本盘了。然而研究者认为，其他少数几种指标也需要计算在内。其中之一就是我们常说的“主场优势”，过往数据显示，这对于奥运夺金有着不容忽视的影响力。东道国运动员在同胞的助威声浪中，更能发挥出上佳成绩；主办国在新奥运项目的选择上也会偏向于本国的优势项目。
最终，研究者们还将往届奥运会的表现纳入而考量因素。这样做的原因一部分是因为，许多优秀运动员和教练员可以成为“多朝元老”，能够连续在多届奥运会中夺牌甚至夺金。
那些有趣的现象
2008年的中国和2012年的英国，都曾凭借“主场优势”而大幅受益；而研究人员认为，里约奥运会上巴西的“主场优势”可能不会那么明显。冈萨雷斯指出，“巴西在往届奥运会上夺牌数量不多。（培养高水平运动员）需要资源投入和合理引导。巴西的人均收入并不是特别高，巴西政府也没有在体育设施和运动员培养方面大量投资”。
冈萨雷斯总结称，研究人员对于里约奥运会的预测结果精准度很有信息。然而不确定因素依然存在。研究人员在获悉俄罗斯运动员大规模涉嫌兴奋剂丑闻、并有部分运动员被禁赛之后，大幅下调了基于上届奥运会结果，对俄罗斯奖牌榜成绩的预测。冈萨雷斯认为，这将为各枚金牌的竞争带来大量的不确定性。
“我们可能会看到一些令人惊讶的结果。某种意义上来说，这让奥运会变得更平等了——如果没有大量的顶尖选手主导比赛，其他国家的选手成为‘黑马’的可能性就更大了。”（作者安娜·斯旺森—Ana Swanson，为《华盛顿邮报》Wonkblog的记者。）
