在所有无关紧要的预测中最重要的一项 第3版:2026年世界杯
前言
世界杯:宏观的隐喻
2017年底,我和几位年轻分析师决定启动BCA的首个世界杯预测。我们秘密进行,下班后将自己关在会议室,周末加班。为什么要保密?
我们是一家以传统和严肃的宏观框架著称的公司,由认真负责的人在运用这些框架。自1949年以来,我们一直帮助塑造投资者对市场的信念,鲜少有时间处理超出职责范围的轻浮之事。我不想考验上司的耐心,担心他们会责备我把宝贵资源——我们聪明的年轻分析师——浪费在本质上是“玩笑分析”的事情上。
快进到今天,世界杯报告已成为年度最受期待的分析报告,不仅是许多客户(其中一些人曾试图让我“前置交易”研究结果!)如此,公司的每个人也都期待。但成功不仅仅是另一份光鲜世界杯报告所带来的公关价值!
2017年我的同事们不知道的是,这一切都是一场精心策划的阴谋,旨在改变BCA的文化并为今天高度演化的宏观环境做准备。我从未对任何人说过;这封介绍性的信件是我第一次揭示这场“阴谋”!
要产出像世界杯预测这样雄心勃勃的成果,必须整合来自多个团队、具备各种框架和技能的分析师。团队中有人需要知道如何优雅地对本质上短暂的事物建模。有人必须从喧嚣的胡言乱语中提炼出可用的数据。有人要把历史与地缘政治的悲剧性应用于那些似乎从不偏向某些球队的对阵。最后,当然还需要有人懂足球这项运动!在这项工作中没有英雄。没有“超级明星”。只有努力共同塑造预测的队友。
在所有体育赛事中,世界杯是最难预测的,是唯一真正需要团队协作的赛事。棒球的“秋季经典”归结于金钱(因此,祝愿MLB中非洛杉矶道奇队的所有球队好运!)。在过去26届MLB世界大赛冠军中,有19支球队在薪酬排名上位列前十。在棒球中,92%的冠军来自工资总额的上半部分,相比之下NBA为65%,而另一种“足”球,即NFL仅为30%。
NBA的季后赛赛制,尤其是那消耗巨大的七场四胜制,让弱队几乎没有机会爆冷。而每队场上只有五名球员、又是在较小的场地上,精英人才至关重要。艾伦·艾弗森在某一年可以凭一己之力把76人带到NBA总决赛,而克里斯蒂亚诺·罗纳尔多在世界杯舞台上却永远做不到这一点。
世界杯是预测的噩梦。历史数据稀缺。赛事每四年举办一次,参赛球队由国家足联即兴组建。分析师的工作是基于他们几乎没有一起比赛的先例(除了些无关紧要的热身赛),去预测场上11名球员的行为。虽然法国在过去可能参与过17届世界杯,这支法国队从未参加过这届即将到来的赛事。样本量等于 1。
不久,在2017-2018年我们开始这一最初的尝试时,就意识到分析的范围巨大。也许我们咬下的比能嚼得下的还多。世界杯预测需要跨团队的协作,而这是我们的行业在几十年过度专业化为以单一资产专长为主的华尔街主导模型中已逐渐失去的东西。建立启发式方法、研究设计和建模花了将近六个月时间。我们熬夜赶工,而年长的同事们则在猜测我周末把他们的明星分析师带到哪里去了。
在这样一个历史先例无关紧要、数据样本稀少、对个别“点”做机械式关注无法帮助理解“整体”的语境中,正是我们今天在宏观、地缘政治和市场领域所处的状态。依我之见,没有什么比这些世界杯预测更能让BCA为二十一世纪的宏观世界做好准备。过去,预测市场更有利于古典经济学和简约的理论。这使得我们公司能够分隔成专门化的单元,以少量资源为客户提供价值。
但今天,当一名商品分析师必须将中国的战略性库存需求与伊朗沙赫德无人机的杀伤力以及美国的国内政治相连,以对油价作出判断时,知识上的壁垒已不再是创造价值的可行模式。宏观环境已经演变,更加复杂。不再存在像棒球中的金钱、篮球中的天赋或橄榄球中的四分卫那样的“万灵药”式的分析工具。如今的宏观环境更像世界杯:大量变数、糟糕的数据,以及极其强烈的地缘政治影响。
我非常自豪地暗示——还不是正式宣布——我们在制作这些报告时作为公司所获得的技能,正支撑着一些客户很快将在BCA看到的重要变革。更多的合作、更多的联合研究项目,以及更多对那些本质上短暂但往往最具盈利性的投资主题的应对。我也为看到参与最初世界杯分析的一些“明星分析师”如今已成为公司的一些“明星策略师”而感到自豪。
归根结底,我们在BCA是分析师。我们的头脑无法只是旁观地看待地缘政治事件、市场或一场体育比赛而不去尝试把它们剖解为第一性原理,然后再将其重构为宏观趋势。这就是我们的思维方式。我们每四年做一次世界杯预测的原因是因为这很有趣。没有什么比“玩耍”更有利于大脑发展。在这种情况下,它也被证明对公司的演进非常有用。
我真诚地希望您能像我们每四年制作这些报告时那样享受我们这项集体努力——BCA蜂群思维宏观方法的首个成果。
谨启,
Marko Papic
首席投资策略师
最不重要却最重要的预测 第三版:2026 年世界杯
“在所有无关紧要的话题中,足球无疑是最重要的。”
— 约翰·保罗二世
2026 年 FIFA 世界杯几乎在每一个可度量的维度上都将成为“第一个”和“最多的”——从参赛队伍数量和观众人数到地理距离和收入。然而,它也有可能成为有史以来最难以负担且最具政治色彩的一届,这将对未来届赛事产生深远影响。
扩大的小组赛阶段,外加新增的 32 强淘汰赛,将使总比赛场次从 64 场增加到 104 场,并使比赛时间延长一周(图表 1)。那是很多足球比赛——常规时间达 156 小时。1
这次扩军全部都是为了让 FIFA 获得更多收益吗?毫无疑问。价格和收入已成为本届赛事的主旋律。FIFA 对其治理原则相当明确:最大化商业回报并利用世界上最发达的体育与娱乐市场。得益于扩军,2026 年世界杯肯定会创下新的总入场纪录。FIFA 预计整个赛事将吸引约 600 万至 750 万名球迷,几乎是仍由 1994 年美国世界杯保持的纪录的两倍(图表 2,上部)。赛事收入预计将接近 110 亿美元,高于四年前卡塔尔的 75 亿美元(图表 2,下部)。增长主要来自更高的转播和赞助收入,但最大幅度的增长来自门票和款待服务,预计将接近 30 亿美元。票价已因初始票价远高于以往世界杯和其他体育赛事而引发争议(图表 3)。2
即便 FIFA 竭尽全力,填满一些商业吸引力较低的对阵——比如在休斯顿举行的佛得角对沙特阿拉伯——也可能很困难。鉴于 16 个主办场馆和分布在整个大陆的 48 个球队集训基地,2026 年将成为历史上地理分布最广的赛事,如果喷气燃料短缺出现,后果可能是灾难性的(地图 1)。因此,一些队伍在开赛时就会在后勤上处于相对于小组对手的真正劣势(图表 4,上部)。诸如波斯尼亚和黑塞哥维那、阿尔及利亚与捷克等国家将在两周内不得不移动近 5,000 公里。对那些为拜访客户而周游全球的资深 BCA 策略师来说,这样的距离不过是新手数字,但许多球员——尤其是来自欧洲联赛的球员——并不习惯如此规模的常态国内旅行(图表 4,下部)。
有趣的是,与我们的预期相反,尽管增加了 16 支球队(其中包括四支首次晋级世界杯的国家——佛得角、库拉索、约旦和乌兹别克斯坦,以及几支超过 40 年未曾亮相的球队),基于最新球员数据的平均球队评分并没有显著下降(图表 5,上部)。足球变得更加国际化。许多球队的球员在世界顶级联赛效力(图表 5,下部)。即便是像卡塔尔这种没有在五大联赛有球员的国家,也展现了进步。通过本土投资以及沙特职业联赛的发展(卡塔尔大多数球员在该联赛效力),其平均球队评分在过去四年从 65 提升到 70。
请放心——尽管有所有 FIFA 和特朗普的闹剧,世界杯仍将为所有球迷奉献精彩的足球。我们希望本报告能为你从数霍尔木兹海峡离港的船只那件事中抽离出来,带来一段愉快的喘息时光。
I. 两步模型:预测 2026 年 FIFA 世界杯
鉴于我们过去的成功,今年我们坚持采用两步模型和我们的 BCA 原则来构建世界杯预测模型。我们抵制依赖没有业绩记录的花哨新型 AI 模型的诱惑。3那未免太轻松了。也太耗费令牌。
在 2018 年,我们的模型准确预测了 60% 的小组赛比赛,并预测出 16 支晋级淘汰赛的球队中有 14 支(图表 6,上部)。2022 年世界杯比以往更多冷门,因此我们的模型预测能力有所下降——仅正确预测了 54% 的小组赛比赛,且在 16 强中预测正确 11 支球队(图表 6,下部)。不过模型在淘汰赛阶段弥补了小组赛的准确性不足:BCA 的两步世界杯模型预测由利昂内尔·梅西领衔的阿根廷将赢得 2022 年世界杯。
我们继续依赖于用于电子游戏模拟的球员统计数据库——EA Sports FC(在 2023 年之前称为 FIFA)。我们的样本现在包括过去五届 FIFA 世界杯的所有比赛,总计 240 场小组赛和 80 场淘汰赛。随着扩军到 48 支球队,我们收集了 1,248 名球员的数据。
第一步:小组赛模型
为模拟 2026 年小组赛比赛,我们使用基于以往世界杯小组赛比赛估计的有序 Probit(Ordered Probit,OP)模型。有序 Probit 模型在建模序数型结果时非常有效(即响应变量具有事先已知的严格递增顺序)。
在第三版中,我们沿用小组赛比赛的相同变量,因为在将 2022 年比赛纳入样本后,这些变量仍然表现出最强的解释力:
- 球队平均球员评分
- 前锋平均年龄
- 后卫平均出场次数(国家队)
- 速度型位置平均评分
重新定义前锋位置
当我们在 2018 年首次创建模型时,大多数球队仍采用 4-4-2 阵型。然而如今,4-3-3 或 4-2-3-1 更为常见,通常场上有 3–4 名进攻球员,他们并不一定固定在某一位置。连续夺得欧冠的巴黎圣日耳曼就是典型,Khvicha Kvaratskhelia、Ousmane Dembélé 和 Désiré Doué 可以自由活动。前场位置如今更加流动化,前锋不再只是中锋和边锋,常常被归类为中前卫(CAM)。因此我们在前锋位置定义中也包括了这一类别。
表 1 列出了所有 48 支球队以及它们在四个解释变量上的描述性统计数据。
主场优势虚拟变量
历史告诉我们,主办世界杯几乎为任何球队提供了明显的优势(表 2)。自 1930 年首届比赛以来,每三位主办国中就有一位赢得过冠军,59% 的主办国曾进入半决赛——包括 2002 年的韩国!
主场优势虚拟变量是从历史数据中估计得出的。尽管 2022 年的东道主卡塔尔未能从小组赛出线,但这个变量的统计显著性仍然令我们惊讶。估计的边际效应惊人:主场球队在每场比赛中的胜率增加约 24%。
由于“主场优势”更多与观众支持有关而非物理地理位置,我们决定给哥伦比亚和厄瓜多尔各分配半个主场优势奖励。鉴于两国在美国拥有大量“本地”球迷群体(主要来自两国的合法移民占比较高)(图表 7),这一做法合情合理。把类似逻辑应用到 2022 年的沙特阿拉伯被证明是有先见之明的。
冠军诅咒虚拟变量
“冠军诅咒”源自卫冕冠军的自满心理。被神化的主帅——想想马塞洛·里皮、维森特·德尔博斯克和约阿希姆·勒夫——往往被视为“不可触碰”,这源于一种错误的感激之情。他们还面临着将成功的阵容从一代球员平稳过渡到下一代的挑战。意大利(2010)、西班牙(2014)和德国(2018)的经历凸显出,在保留黄金一代魔力与为避免老化和停滞而注入年轻血液之间维持脆弱平衡的难度。
进入 2026 年世界杯时,卫冕冠军阿根廷符合将会陷入冠军诅咒的那类球队的描述。除安赫尔·迪玛利亚外,球队的首发 11 人与 2022 年基本相同。阿根廷仍然在很大程度上依赖 38 岁的利昂内尔·梅西4,他过去两个赛季效力于竞争力远低于欧洲一流联赛的美国职业足球大联盟(MLS)。利昂内尔·斯卡洛尼的“把球交给梅西然后祈祷”的终极方案不太可能再次奏效。
基于我们样本中五届世界杯的小组赛数据,该虚拟变量对作为卫冕冠军出战的阿根廷在每场比赛中的胜率施加约 20% 的罚减。
小组赛:模型结果A组:墨西哥、南非、韩国、捷克墨西哥将于6月11日揭开世界杯序幕。正如我们所提及的,历史上东道主往往表现不俗,常常超出预期。他们上一次在本土参加世界杯是在1986年,当时进入了八强。东道主优势在我们的模型中有所体现,模型预计三色军团将位列A组榜首(A组表)。在这场首轮比赛中,他们将对阵南非,根据综合球员数据(表1)来看,南非是本届赛事中实力较弱的球队之一。 巴法纳·巴法纳上一次以东道主身份出现在世界杯是在2010年,当时他们尽管2-1战胜法国却未能从小组出线。5不足为奇,我们的模型认为他们晋级的可能性很小。小组第二的争夺将在韩国与捷克之间展开白热化。太极战士由曾效力于热刺、现征战MLS的孙兴慜担任队长,他们在亚洲预选赛中是不败的唯一一支队伍。我们的模型认为他们将如四年前那样晋级下一轮,当时他们面对的对手(葡萄牙、乌拉圭和加纳) arguably 更强。 捷克时隔20年重返世界杯。也许美国球迷对此还记忆犹新:2006年,当时名为捷克共和国,由传奇人物佩特尔·切赫和帕维尔·涅德维德领衔的球队未能出线,但曾战胜美国队取得一场胜利。今天,按照新的赛制,根据我们的模型,类似的结果应该足以让他们晋级32强。第二步:淘汰赛模型
淘汰赛由于可能结果仅限于{负;胜},因此在建模上相对更容易。这种与小组赛的不同不仅与模型的数学有关,也与球队在比赛中采取的策略有关。因此,我们对这部分分析使用了一个基于2006年以来仅 淘汰赛比赛样本估计的probit模型进行模拟。
与2018和2022相同,我们发现以下因素在本阶段最为重要:
- 球队平均球员评分
- 俱乐部层面协同
- 前锋平均评分
- 我们将前锋平均年龄替换为前锋平均出场次数作为解释变量。
将前锋平均年龄替换为前锋平均出场次数
高强度压迫在近年来变得更为普遍。现在这也包括边锋和前锋(参见图表15,上图)。你觉得为什么巴黎圣日耳曼能连续赢得两座欧冠冠军?因为像Khvicha Kvaratskhelia、Ousmane Dembélé和Désiré Doué这样的球员不断地压迫并参与防守。30多岁的前锋可能更有经验,但他们的身体却跟不上。实际的经验应由比赛出场数来衡量,而非年龄,因此更为合适。这样,我们的模型就不会惩罚那些很早就在顶级联赛开始出场的年轻前锋(参见图表15,下图)。正如基利安·姆巴佩在只有18岁时所说,“别跟我谈年龄。”12 他显然知道自己在说什么。
卫冕者诅咒虚拟变量
尽管法国在2022年证明了该诅咒并非必然,我们仍然保留了“卫冕者诅咒”虚拟变量。我们在2022年的报告中已预见到法国有很大机会打破这一诅咒。2022年的队伍被年轻天才增强,而2018年世界杯的一些冠军成员已离队或退居二线。阿根廷则不能这样说,因为他们现在的首发阵容在很大程度上与四年前相同。
表5 总结了基于用于建模变量的每支球队的描述性统计。
淘汰赛:模型结果32强赛先从东道主说起。墨西哥晋级下一轮的概率最高。无论是否计入主场优势虚拟变量,El Tri 对阵沙特阿拉伯时实力占优。同样的情况也适用于美国队——在这场比赛中美国的主场优势反而较小,因为厄瓜多尔也有大量当地支持者,来自其庞大的移民群体。美国队将像1994年主办世界杯时一样晋级16强。 O Canada。输给卫冕冠军并不丢人——加拿大不仅历史上首次赢得世界杯比赛,还成功从小组赛出线。对于第3次参加世界杯来说,表现不错。
二、足球与宏观
足球也无法逃脱收入的规律。尽管我们喜欢这项“美丽的运动”,把它当作远离波动市场和资产负债表的喘息之地,足球仍然受制于收入。在本节中,我们将考察足球产业一些最新的增长路径。
MLS 能成为一流联赛吗?
美国职业足球大联盟(Major League Soccer)希望跻身一流联赛。去年,联赛范围内的转会支出几乎飙升了 80%,达到总计 $336 million(图表 19)。这波挥金如土的投入正在转化为球员质量。我们的球员数据集不仅显示参加世界杯的球员中,在 MLS 效力的人数有所增加,而且他们的竞技质量也在提升(图表 20)。
在所有这些签约中,没有哪一位比莱昂内尔·梅西对联赛受欢迎程度的推动更为关键。这位史上最伟大的球员不仅以进球和助攻点燃了联赛,也带来了商业上的成功。自从他签约以来,国际迈阿密(Inter Miami)的营业收入在两年内从 $8 million 增至 $50 million。他的影响力也超出了俱乐部范围。2025 年 MLS 总决赛,国际迈阿密战胜温哥华白帽队,是史上收视率最高的一届,其收视人数比此前纪录保持者 2022 年的总决赛高出 100% 以上(图表 21)。
除了梅西之外,还有结构性因素预示着这项运动在美国的光明前景。根据《经济学人》的一项民调,足球最近已超过棒球,成为美国第三受欢迎的运动,仅次于篮球和美式橄榄球。关键在于,大多数人气提升来自年轻群体。YouGov 的一项民调显示,18–34 岁美国人中积极观看并关注足球的比例,已从 2022 年世界杯之后的 14% 增至目前的 22%。
当然,需要克服的障碍也不少。积极的结构性故事已被市场参与者所知晓,企业价值与收入的比率在过去十年间已翻倍以上(图表 22)。联赛需要证明它能把所有这些潜力转换为美元收入。它还面临来自其他新兴联赛的更激烈竞争,例如中东联赛在薪资上能超越 MLS。这种支出优势也反映在世界杯参赛球员的来源上。首次出现的是,中东联赛出场的外籍球员数量已超过 MLS(图表 23)。
因此,本届世界杯将是联赛未来的关键节点。尽管面临种种挑战,若能在美国这个世界上最大且最有利可图的体育市场中夺得哪怕一小块份额,其影响将是变革性的。国家橄榄球联盟(NFL)的收入超过所有欧洲足球联赛的总和。如果 MLS 能借助这届世界杯将新一代球迷转化为终身球迷,问题将不再是 MLS 是否能成为世界足球的一流联赛,而是何时。
沙特职业联赛的下一步是什么?中国那条并不顺畅的道路,还是美国梦?
2023 年 1 月 1 日——克里斯蒂亚诺·罗纳尔多正式加盟沙特阿拉伯俱乐部纳斯尔(Al-Nassr)。在那一天,沙特并非仅仅买下了一名球员;它买来了注意力,把沙特职业联赛(SPL)推到了全球球迷的视野。那次签约只是许多签约中的第一例。内马尔、卡里姆·本泽马、恩戈洛·坎特、萨迪奥·马内、里亚德·马赫雷斯、若昂·坎塞洛——他们都屈服于石油资金对 SPL 的吸引力,联赛的转会收支随之出现了大幅逆差(图表 24)。
这波巨额支出的背后是王国的主权财富基金:公共投资基金(Public Investment Fund,PIF),其在 2023 年对国内四大俱乐部取得了 75% 的股权。足球被纳入“2030 远景”(Vision 2030),这是一项沙特更广泛的战略,旨在实现经济多元化、扩展旅游与娱乐、创造就业、建设承办大型活动的能力并增强全球影响力(示意图 2)。获得 2034 年 FIFA 世界杯的主办权标志着这一战略的顶点。
伊朗冲突也把沙特推到了世界地图上,但这并非好事。重要的是,这提醒我们沙特职业联赛的增长故事中包含地缘政治风险溢价。地区紧张局势可能迫使沙特将财政资源重新分配或放缓体育投资,正如其在 LIV 高尔夫上的做法那样。球员留存也是一大风险。吸引外国人才甚至留住现有球员将变得更加困难。内马尔、恩戈洛·坎特或罗伯托·菲尔米诺等球员已经离开了沙特联赛。当克里斯蒂亚诺·罗纳尔多和卡里姆·本泽马决定彻底退役时会发生什么?球迷关注的是他们在社交媒体上的动向,而非联赛本身。
这将对转播收入产生负面影响。如今,SPL 的直播和集锦已在 180 多个市场播出,并与 DAZN、ESPN 和 Fox Sports 等主要转播商建立了合作关系。据报道,自 2023 年起联赛的媒体曝光度已从与荷甲和比甲等中等规模欧洲联赛相当,成长为转播收入的三倍。
沙特职业联赛的十字路口
一个新兴联赛签下已退龄大牌的故事并不新鲜。美国 MLS 和中国超级联赛(CSL)都曾走过这条路,结果各不相同(图表 25)。
在 2010 年代中期,受习近平将足球作为国家性项目的号召影响,大型企业集团(主要与房地产相关)开始向足球俱乐部大量注资。像今天的 SPL 一样,中国俱乐部以荒诞的高薪吸引外援,并在青训上投入重金。曾有几个赛季,中国超级联赛看起来像是足球的下一个前沿。然后音乐停止了。金融监管收紧,外援工资被限定,房地产开发商也因楼市泡沫而承压。广州队(前称广州恒大)和江苏队,这两家亚洲豪强,最终陷入停摆甚至消亡。
MLS 的故事则是渐进的纪律化。尽管数年间大牌签约吸引了关注(大卫·贝克汉姆 2007 年、蒂埃里·亨利 2010 年、兹拉坦·伊布拉希莫维奇 2018 年、莱昂内尔·梅西 2023 年),但薪资管控、名额规则、青训投资、本土球员培养通道、球场建设以及针对年轻球员的机制为联赛奠定了坚实基础。从一开始,其目标就是与世界顶级联赛竞争。
结论:沙特改变了足球转会市场的格局。沙特职业联赛吸引了全球明星,提升了自身市值,改善了转播形象,并将自己置于 2034 年世界杯的中心位置。它现在站在一个十字路口:如果继续只签约即将退役的明星而不建立可重复的收入来源、可信的治理结构和青训体系,就有可能重蹈中国超级联赛的覆辙。相反,如果将国家资本作为种子资金,逐步建立类似 MLS 的纪律与变现机制,这个联赛可能成为更具持久性的存在:不是欧洲的替代品,而是足球历史上首个由主权资本支持的成长型联赛。
足球中真正的增长故事:女子足球
接下来几周,聚光灯将照在美国男足国家队身上。然而,就国际赛场上的成功而言,真正的劲旅依然是女足。
自 1991 年首届女足世界杯以来,美国女足国家队已成为全球标杆,长期位列世界精英之列,赢得的重大荣誉比任何其他国家都多(图表 26)。与男足队形成鲜明对比:对男足而言,16 强的成绩或许会被视为一次成功的赛事,而对女足而言,同样的结果很可能被视为失望。
更重要的故事并非竞技统治,而是增长。女子足球正迅速成为全球体育领域最具吸引力的投资机会之一。尽管 2021 至 2026 年间,MLS 平均特许经营价值上涨了 39%,达到 $767 million,NWSL 的特许经营估值在短短两年内飙升了 179%。NWSL 的收入倍数为 9.8 倍,已超过 MLS 的 9.2 倍,这表明投资者认为女子足球在长期增长潜力方面优于男子赛事。
这一乐观情绪有其商业基本面支撑。根据美国足球协会经审计的财务报告,2015–2019 年间,美国女足国家队的比赛总收入超过了男足国家队。Angel City FC 目前是 NWSL 中最具价值的俱乐部,其收入高于任何其他女子足球俱乐部。然而即便如此,重心可能正在转移。欧洲女子联赛的增长速度如今已超过北美同类联赛(图表 27),反映出欧洲主要俱乐部和转播方的持续加码投入。
这种增长也在提升竞赛的竞争性。美国在 2023 年女足世界杯上令人失望的出局,不仅仅是一次冷门;它证明了世界其他国家正在迎头赶上。随着全球范围内投资、基础设施和人才培养的改善,那曾将美国与其他对手拉开距离的竞争优势正在缩小。
受众机会仍然巨大。女足世界杯的全球电视观看人数在不到十年的时间里已增长三倍,预计在 2027 年届时还将再增长约 30%(图表 28,上图)。国际足联(FIFA)目标是从女足世界杯获得 $1 billion 的收入,几乎是 2023 年所产生 $570 million 的两倍。欧洲亦呈现类似态势。媒体版权收入从 2013 年不足 €4 million 激增至如今的近 €70 million,同时商业赞助也成为越来越重要的收入来源(图表 28,下图)。
尽管如此,女子足球的变现程度仍远未充分。女子足球收入中仅有 17% 来自转播,相比之下男子赛事为 38%。大多数俱乐部仍缺乏专属的女子赛事赞助商,只有少数俱乐部拥有独立的球衣赞助协议。换言之,这项运动在收入渠道仍显著欠发达的情况下,正在迅速增长。
结论:如果你在寻找足球中增长最快的细分领域,不要只盯着 MLS 或沙特职业联赛。最引人注目的增长故事是女子足球。美国在场上仍是该项运动的标杆,但最大机会在于女子赛事持续的商业化——既包括北美,也越来越包括欧洲。
深入观察世界杯溢价
世界杯为球员提供了在全球所有球探和体育总监面前展示自己的独特机会。在赛事中脱颖而出的球员往往会看到其市场价值飙升——我们将这一现象定义为世界杯溢价。
进球与助攻的最高贡献者不可避免地会成为焦点。我们收录了过去五届世界杯的前十名总进球贡献者,得到 52 个观测值(来自 44 名球员)。
如 图表 29 所示,世界杯溢价按球员市场价值(基于 Transfermarkt 数据)在世界杯开始前一个月至不同时点的百分比变化来计算。平均溢价在世界杯后 6–12 个月内约为市场价值增长 24%,此后在两年之后逐渐消退。该模式是广泛存在的,并非集中在少数极端值上,尽管如后续章节所示,其规模会随球员特征显著变化。
是什么驱动了世界杯溢价?
我们考察三种可能的驱动因素:年龄、球员质量(以基于 EA Sports FC 得分的平均球员评分为代理)以及其效力的联赛。我们承认这些变量之间相关与因果的界限相当模糊。
- 球员年龄:这是最重要的驱动因素(Chart 30,顶端面板)。在19至22岁之间的主要进球贡献者在一年内市值上升约+70%。对于30岁及以上的球员,溢价为负。即便在锦标赛中的出色表现,也无法抵消年龄带来的贬值。
- 球员质量:该驱动因素呈现出最广泛的差异(Chart 30,中间面板)。评分较低的球员产生了最强且最持久的溢价。那些在进入世界杯前其能力已为世人所熟知的球员,其市值通常不会上升——一切已被市场预期所充分定价。
- 联赛来源:在高度曝光的英超踢球的球员,其市值并未见显著上升(Chart 30,底部面板)。而五大联赛中的其他联赛则不是如此。这并不令人意外。与五大联赛的其他联赛相比,英超资金充裕,这会推高来自法甲或意甲球员的市值。在葡萄牙和荷兰等二级联赛的球员中,这一现象更为明显。
结论:世界杯溢价是真实存在的,但具有选择性。那些在世界杯中大放异彩的球员,接下来12个月内的市值平均上涨约24%。然而,与法国或英国期限端隐含的财政风险溢价不同,这种溢价消失得很快。最大且更持久的收益属于年轻、廉价且被低估的球员,尤其是来自欧洲顶级联赛之外的球员。对于那些声誉和估值已充满预期的球员,即便表现极佳,市值往往也不会发生改变。
附录 A:有序 Probit 模型——小组赛
所选的有序 Probit 模型使用一个连续的潜变量 yi* 来表示,该潜变量由一组解释变量 χi 线性决定:
yi* = χi’β + εi
我们观测到的有序变量 yi 表示样本中每场比赛的结果,可取负、平或胜这三个值。因此,观测到的结果表示为:
yi = 负,如果 yi* ≤ γ1;
yi = 平,如果 γ1 < yi*≤ γ2;
yi = 胜,如果 γ2 < yi*
观测到特定有序结果的概率由下式给出:
Pr(yi = 负 | χi, β, γ) = φ(γ1 - χi’β)
Pr(yi = 平 | χi, β, γ) = φ(γ2 - χi’ b) - φ(γ1 - χi’β)
Pr(yi = 胜 | χi, β, γ) = 1 - φ(γ2 - χi’ β)
其中 φ 为累积正态分布函数,γ 为通过对数似然最大化选择的任意阈值。
我们的最终概率来自两个独立估计(模型 1 和模型 2)的加权平均。这使得我们的模型能够捕捉速度位置平均评分在预测小组赛比赛结果时的重要性,该变量对胜率的边际影响最大。
因此,我们关于比赛获胜概率的最终模型为:
Pr (yi= 胜 | χi, β, γ) = E(αM1, (1 - α)M2)
其中:
模型 1 (M1) = ƒ(球队平均球员评分,前锋平均年龄,后卫平均国家队出场次数)
并且,
模型 2 (M2) = ƒ(速度位置平均评分,前锋平均年龄,后卫平均国家队出场次数),且 α 与 (1- α) 为给予每个模型的权重。
为偏好我们的核心模型(M1),即使用球队平均球员评分变量的模型,我们将权重设为 α = 0.66。
适应新赛制
随着扩军到48支球队,成绩排名第八的八个最好第3名也将晋级下一阶段——因此我们的模型需要做出一些调整。
在2022年,我们基于每场比赛的胜负概率以及球队因胜或平获得的积分,计算了每支球队在小组中各名次的条件概率。现在大多数第3名也能晋级,若对每种可能性逐一计算,计算量将非常庞大。15 因此我们选择了 Monte Carlo 模拟,n=100,000。
当球队积分相同时,球队的期望进球差被用作决胜规则。我们使用泊松模型来获得进球数的概率分布:
E(Y) = Var(Y) = λ
其中 Y 为进球计数9,λ 通过以下泊松回归模型估计:
log(λi ) = β’χi
这使我们能够计算球队在每场比赛中的期望进球数并确定小组赛的期望进球差。该模型使用与有序 Probit 模型相同的输入变量,因此也采用上文所述的两个模型加权平均方法。
附录 B:有序 Probit 模型——淘汰赛
对于 probit 模型,观测到特定二元结果的概率变为:
Pr(yi = 负 | χi, β) = φ(-χi’β)
Pr(yi = 胜 | χi, β) = 1 - φ(- χi’β)
与小组赛模型相同,淘汰赛比赛的最终概率亦由两个模型的平均值得出,以最大化前锋评分变量所包含的信息量。
因此,我们的最终概率为:
Pr (yi= 胜 | χi, β) = E(αM1, (1 - α)M2)
其中:
模型 1 (M1) = ƒ(球队平均球员评分,俱乐部水平协同, 前锋平均出场次数) 并且,
模型 2 (M2) = ƒ(前锋平均评分,俱乐部水平协同, 前锋平均出场次数),
且 α 与 (1 - α) 为给予每个模型的权重。
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