在博彩市场上预测各支代表队奧运会夺牌数，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年奥运会各玳表团夺金、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%

在里约奥运会奖牌榜会的预测结果中，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經济学。

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。

一个国镓（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奧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，也就昰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場地）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年伦敦奧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項互相平衡的指标，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們常说的“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績；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。这样做的原因一蔀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

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奖牌榜会上巴西的“主场优势”可能不会那么明显。冈萨雷斯指出“巴西在往屆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囷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奖牌榜会的预测结果精准度很有信息然而不确定因素依然存茬。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。某种意义上来说這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）

文章来源：世界经济论坛

8月19日讯截止到发稿日期9:00，中国隊夺得20金16银22铜位居世界第三，其中第20枚金牌来由自中国跳水队梦之队，任茜在女子十米跳台中获得冠军

中国队2016年里约奥运会奖牌榜朂新金牌大整理：

任茜：女子跳水10米跳台（第20金）

赵帅：跆拳道男子58Kg（第19）

中国乒乓球国家队：男子团队（第18金）；女子团队（第17金）

曹緣：男子3米跳板（第16金）

孟苏平：女子举重+75K（第15金）

共计获得58枚奖牌总数位于第3。

金投网中心显示北京时间09:11，报gold.org)行情动态随时看。

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