4
Dự án nhóm Kinh tế lượng
PHẦN 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Bóng đá – môn thể thao vua của nhiều nước trên thế giới, và Việt Nam cũng không là
một ngoại lệ. Tuy nhiên, hiếm có nơi nào trên thế giới mà tình yêu cho trái bóng lại
cuồng nhiệt và cháy bóng như tại Việt Nam, hẳn chúng ta vẫn còn nhớ những “chảo
lửa” trên sân Mỹ Đình hoặc cảnh “đi bão” có một không hai của người hâm mộ bóng
đá Việt Nam. Không chỉ là xem, cổ vũ, thưởng thức những khoảnh khắc tuyệt vời mà
những “nghệ sĩ sân cỏ” mang lại, mà nhiều người còn muốn tham gia thử vận may
thông qua những trận đấu bóng đá cũng như những khía cạnh khác của nó. Nhưng, ở
Việt Nam chúng ta hiện nay, cá cược bóng đá vẫn chưa được hợp pháp hóa. Cũng như
xổ số, cá cược bóng đá rõ ràng cũng là một nhu cầu của con người, mà đã là nhu cầu
thì càng cấm đoán người ta càng tìm cách để thỏa mãn. Theo thông kê thì hằng năm có
khoảng hơn 200 triệu USD của các tay chơi Việt Nam về các nhà cái nước ngoài, một
khoản tiền lớn như vậy thì tại sao lại để nó bị tuồng ra bên ngoài?
Trên thế giới có khá nhiều nhà cái hoạt động hiệu quả trong lĩnh vực này như: Bwin,
Willams Hill, Labbrokes, … ngay cả các nước trong khu vực chúng ta cũng có những
nhà cái lớn và nổi tiếng như Singapore Pools chẳng hạn.
Cá cược bóng đá trên thế giới có rất nhiều hình thức và nội dung cá cược khác nhau
chứ không chỉ đơn thuần là cá cược thắng thua của một trận đấu nào đó, có thể là tham
gia cá cược cho một danh hiệu nào đó, hay chủ nhân cho một chiếc cup nào đó, thậm
chí đã có trường hợp người ta đặt cược cho huấn luyện viên đầu tiên trong một mùa
giải Ngoại hạng Anh bị sa thải chẳng hạn. Một trong số đó là việc các nhà cái ở châu
Âu đặt ra một nội dung cược là: đầu mùa chúng ta sẽ đặt cược cho cầu thủ đạt danh
hiệu Chiếc giày vàng châu Âu.
Vậy thì dựa vào cơ sở nào để tham gia đặt cược với sự tự tin cao nhất?
Với mục đích trả lời câu hỏi trên cũng như xuất phát từ lòng đam mê trái bóng của các
thanh viên trong nhóm, chúng tôi – nhóm 5 bạn nam của lớp K7T quyết định chọn đề
5
Dự án nhóm Kinh tế lượng
tài: “Xây dựng mô hình dự đoán tiền đạo đoạt danh hiệu Chiếc giày vàng châu

Danh hiệu “Chiếc giày vàng châu Âu” hằng năm được UEFA trao cho các cầu
thủ chơi tại các giải vô địch quốc gia của các nước thành viên. Cơ sở khi trao
giải này của UEFA là dựa vào số điểm mà mỗi cầu thủ đạt được, cầu thủ nào có
số điểm cao nhất sẽ là người được nhận danh hiệu “Chiếc giày vàng châu Âu”
của năm.
Số điểm của mỗi cầu thủ = số bàn thắng * hệ số của giải vô địch quốc gia
Trong đó, số bàn thắng là số bàn mà mỗi cầu thủ ghi được trong cả mùa
một giải vô địch quốc gia.
Còn, hệ số của giải vô địch quốc gia là hệ số mà UEFA qui định:
-Năm quốc gia đứng đầu bảng xếp hạng 5 năm của UEFA sẽ có hệ số là 2;
-Các quốc gia đứng từ vị trí từ 6 đến 21 sẽ có hệ số là 1.5;
-Các quốc gia đứng tiếp sau sẽ có hệ số là 1 hoặc 0.5
Căn cứ vào cơ sở xác định “Chiếc giày vàng châu Âu” trong từng mùa như trên
cùng với việc chỉ giới hạn phạm vi nghiên cứu trong 5 giải vô địch của 5 quốc
7
Dự án nhóm Kinh tế lượng
gia đứng đầu bảng xếp hạng 5 năm của UEFA, thì nhóm đã chuyển sang các yếu
tố tác động đến khả năng khi bàn thắng của cầu thủ.
Mô hình được người chơi sử dụng vào đầu mỗi mùa bóng nhằm để xác định số
điểm dự đoán của mỗi cầu thủ khi mùa giải kết thúc (DMS) qua đó người chơi
ra quyết định đặt cược. Do vậy, theo nhóm những yếu tố tác động đến dự đoán
số bàn thắng ghi được của cầu thủ trong cả mùa bao gồm:
-Nhóm những yếu tố thuộc về bản thân của tiền đạo đó:
+Số điểm mùa trước của tiền đạo này, kí hiệu DMTR, đơn vị điểm;
+Lương hiện tại mà tiền đạo này được nhận, kí hiệu LUONG, đơn vị
triệu euro/mùa;
+Tuổi của tiền đạo này, kí hiệu TUOI, biến dummy;
+Số trận vắng mặt hoàn toàn trong mùa giải trước, kí hiệu SOTRAN,
đơn vị trận.
-Nhóm những yếu tố thuộc về bên ngoài của tiền đạo đó:

8
Dự án nhóm Kinh tế lượng
- Biến LUONG kỳ vọng mang dấu dương, bởi vì LUONG cao sẽ khiến cầu
thủ có nhiều nỗ lực cống hiến hơn cho Câu lạc bộ và số bàn thắng anh ghi sẽ
được dự đoán cao.
- Biến TUOI là biến dummy. Căn cứ vào những cầu thủ dã nhận danh hiệu
“Chiếc giày vàng châu Âu” trong 10 mùa giải gần đây, nhóm chọn ra một
khoảng tuổi gọi là “thời kì đỉnh cao phong độ” của cầu thủ. Biến TUOI
nhận giá trị 1 nếu tuổi của cầu thủ nằm trong khoảng tuổi đó và nhận giá trị
0 nếu không thuộc khoảng đó.
- Biến SOTRAN kỳ vọng mang dấu dương, bởi vì biến SOTRAN càng cao
chứng tỏ hiệu suất ghi bàn của tiền đạo sẽ càng cao.
- Biến VITRI kỳ vọng mang dấu dương.( Ở đây nhóm sử dụng biến VITRI =
20 – vị trí mùa trước của Câu lạc bộ). Bởi vậy vị trí của Câu lạc bộ mùa
trước càng cao, thì biến VITRI càng lớn. Khi đó phong độ chung của cả đội
bóng sẽ tốt và bản thân cầu thủ đó cũng như những hỗ trợ từ đồng đội sẽ
hiệu quả hơn, do đó khả năng ghi bàn cũng sẽ cao hơn.
- Biến DAUTU là biến dummy, nhận giá trị 1 nếu trước mùa Câu lạc bộ có sự
đầu tư mạnh; nhận giá trị 0 nếu ngược lại.
PHẦN 3: THU THẬP SỐ LIỆU
3.1. Phương pháp thu thập số liệu
Vì đặc thù của đề tài nghiên cứu, nên nhóm sử dụng nguồn số liệu là số liệu thứ
cấp. Nhóm tiến hành thu thập số liệu qua kênh chính là internet, ngoài ra còn sử
dụng số liệu qua các trang báo giấy về bóng đá khác nữa.
9
Dự án nhóm Kinh tế lượng
3.2. Bảng số liệu
STT DMS DMTRVITRIDAUTU LUONG TUOI SOTRAN
1 48 50 19 1 7 1 4
2 34 38 16 0 7 1 5

SOTRAN 0.009730 0.333604 0.029166 0.9772
TUOI 1.230103 2.128409 0.577945 0.5740
VITRI -0.982377 1.173067 -0.837443 0.4187
DAUTU 8.379541 2.999391 2.793748 0.0162
C -4.824613 22.17563 -0.217564 0.8314
R-squared 0.807689 Mean dependent var 39.78947
Adjusted R-squared 0.711534 S.D. dependent var 8.024815
S.E. of regression 4.310051 Akaike info criterion 6.037087
Sum squared resid 222.9185 Schwarz criterion 6.385038
11
Dự án nhóm Kinh tế lượng
Log likelihood -50.35232 F-statistic 8.399835
Durbin-Watson stat 2.423997 Prob(F-statistic) 0.000989
Từ bảng ANOVA trên ta có mô hình được ước lượng là:
DMS = -4.824613 + 0.754977DMTR + 3.911580LUONG + 0.009730SOTRAN +
(0.8314) (0.0001) (0.0016) (0.9772)
1.230103TUOI - 0.982377VITRI + 8.379541DAUTU
(0.5740) (0.4187) (0.0162)
R
2
= 0.807689 ESS = 222.9185 N = 19
AIC = 6.037087 SCHWARZ = 6.385038
(Số trong ngoặc là Prob)
4.2. So sánh dấu các biến trong mô hình với kỳ vọng và ý nghĩa của từng biến
− Biến DMTR: có dấu dương trùng với kỳ vọng. Khi điểm mùa trước tăng một
điểm thì điểm dự đoán mùa sau sẽ tăng lên 0.754977 điểm.
− Biến LUONG: cũng có dấu dương trùng với kỳ vọng. Khi lương của tiền đạo
được hưởng tăng lên 1 triệu/mùa thì số điểm dự đoán sẽ tăng lên 3.911580.
− Biến SOTRAN: có dấu dương trùng với kỳ vọng. Khi số trận nghỉ hoàn toàn
mùa trước của cầu thủ tăng lên 1 đơn vị thì số điểm dự đoán sẽ tăng lên

Chi-square 5.890484 4 0.2075
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) 0.009730 0.333604
C(4) 1.230103 2.128409
C(5) -0.982377 1.173067
C(7) -4.824613 22.17563
Restrictions are linear in coefficients.
Vì p-value (F = 1.472621) = 0.271 > 0.05, nên ta không bác bỏ H
0
.
Vậy, chúng ta sẽ loại bỏ 3 biến SOTRAN, TUOI và VITRI ra khỏi mô hình.
4.5. Các mô hình mới.
4.5.1. Mô hình C
DAUTULUONGDMTDMS
4321
ββββ
+++=
Mô hình ước lượng từ mô hình C:
Dependent Variable: DMS
Method: Least Squares
13
Dự án nhóm Kinh tế lượng
Date: 05/28/09 Time: 22:22
Sample: 1 19
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DMTR 0.778452 0.115988 6.711503 0.0000
LUONG 3.600192 0.761205 4.729593 0.0003
DAUTU 7.292878 2.265937 3.218482 0.0057

Dự án nhóm Kinh tế lượng
4.5.3. Mô hình A

DMTDMS
21
ββ
+=

Mô hình ước lượng từ mô hình A:
Dependent Variable: DMS
Method: Least Squares
Date: 05/28/09 Time: 22:49
Sample: 1 19
Included observations: 19
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DMTR 0.556768 0.154398 3.606050 0.0022
C 16.63965 6.576180 2.530291 0.0216
R-squared 0.433401 Mean dependent var 39.78947
Adjusted R-squared 0.400072 S.D. dependent var 8.024815
S.E. of regression 6.215622 Akaike info criterion 6.591309
Sum squared resid 656.7773 Schwarz criterion 6.690724
Log likelihood -60.61744 F-statistic 13.00360
Durbin-Watson stat 2.192865 Prob(F-statistic) 0.002180
4.5.4. So sánh 3 mô hình
Variable Model A Model B Model C
Constant 16.63965*
(6.576180)
-4.682946
(8.593665)
-20.18172*

DMS = -20.18172 + 0.778452*DMTR + 3.600192*LUONG +
7.292878*DAUTU
R
2
= 0.7935
2
R
= 0.75231 F-stat = 19.22469
DMS = -20.18172* + 0.778452*** DMTR +
3.600192*** LUONG + 7.292878* DAUTU
16
Dự án nhóm Kinh tế lượng
PHẦN 5: Ý NGHĨA MÔ HÌNH
5.1. Mô hình tối ưu
DMS = -20.18172 + 0.778452*DMTR + 3.600192*LUONG +
7.292878*DAUTU
R
2
= 0.7935
2
R
= 0.75231 F-stat = 19.22469
5.2. Ý nghĩa mô hình
• Kết quả từ mô hình tối ưu trên có thể kết luận là số điểm dự đoán mùa tới phụ
thuộc vào số điểm của mùa trước, lương của cầu thủ và đầu tư của Câu lạc bộ
trước mùa giải.
• Hy vọng đề tài đem vào áp dụng trong thực tế có thể giúp nhiều người chơi cá
cược có thể tin tưởng, cũng như có cơ sở hơn cho những quyết định đặt cược
của mình.
5.3. Kết quả dự đoán