所有微不足道預測中最重要者 第三版:2026年世界盃
前言
世界盃:宏觀的隱喻
2017年底,我和幾位年輕分析師決定推出BCA首份世界盃預測。我們暗中進行,把自己在下班後關在會議室裡,並在週末工作。為何要保密?
我們的公司建立在傳統與嚴謹的宏觀框架之上,由一群認真的男女士所運用。自1949年以來,我們協助塑造投資人對市場的信念,幾乎沒有時間投入職責範圍外的輕浮事務。我不想考驗上司的耐性,擔心他們會責備我把寶貴的資源──我們聰明的年輕分析師──浪費在本質上是「玩笑式分析」的事情上。
快進到今天,世界盃報告已成為年度最受期待的分析之一,不論對我們的許多客戶(其中有些人曾試圖讓我「預先交易」該研究的結果!)或對公司內的每一個人而言。但成功不僅止於又一本光鮮的世界盃報告所帶來的公關價值!
同事們在2017年並不知道,這一切其實是個精心策劃的計謀,旨在改變BCA的文化並為我們迎接當今高度演化的宏觀環境做準備。我從未對任何人說過這件事;這封引言信是我首次揭露這場「陰謀」!
要製作像世界盃預測這麼有雄心的作品,必須動員來自多個團隊、擁有多種框架與技能的分析師。團隊中需要有人懂得如何優雅地為本質上短暫的事物建模。需要有人能從雜亂無章的無稽之談中製作出可用的數據。需要有人將歷史的悲劇與地緣政治套用到那些總是不利於某些球隊的對戰。最後,還要有人懂一點實際的足球!這項工作沒有英雄,沒有「巨星」。只有一群隊友試圖共同塑造一份預測。
在所有體育賽事中,世界盃最難預測,是唯一真正需要團隊合作的賽事。棒球的「秋季經典賽」歸結於金錢(因此,祝MLB中所有非洛杉磯道奇隊的球隊好運!)。在過去26位MLB世界大賽冠軍中,有19隊的薪資排名在前十名。棒球中,92%的冠軍來自薪資上半部,對比NBA為65%、另一個「足」球的NFL則只有30%。
NBA的季後賽賽制,尤其那嚴酷的七戰四勝系列,幾乎不給弱隊爆冷的機會。再加上雙方各只有五名球員共享狹小的地理空間,頂尖人才格外重要。艾倫·艾佛森有一年能單槍匹馬帶領76人進入NBA總決賽,這是克里斯蒂亞諾·羅納爾多在世界盃舞台上從未能做到的。
世界盃是預測者的噩夢。歷史數據稀少。賽事每四年舉辦一次,參賽隊伍由各國協會憑空組成。分析師的工作是預測場上11名球員的行為,然而他們彼此合作的先例為零(除了幾場毫無意義的熱身賽)。儘管法國過去可能參加過17屆世界盃,這支法國隊從未在本次即將到來的賽事出賽。樣本數N等於1。
在我們2017–2018年啟動最初計畫後不久,就意識到分析的範圍極為龐大。我們或許咬下了超出我們能吞嚥的東西。預測世界盃需要跨團隊的協調,而這正是我們的產業在數十年走向過度專業化、採取單一資產專精模式並在華爾街變得主導後所失去的。想出啟發式法則、研究設計與建模花了近六個月。我們熬夜工作,而我的資深同事則納悶我週末把他們的明星分析師帶到哪裡去了。
當歷史先例影響有限、數據樣本貧乏,且機械地專注於個別「點」無助於理解「整體」時,這正是今日宏觀、地緣政治與市場所處的情境。以我謙卑的看法,沒有什麼比這些世界盃預測更能讓BCA為二十一世紀的宏觀世界做好準備。過去,預測市場或較適合傳統經濟學與簡約理論。這使我們作為公司能夠分隔成專門單位,這些單位在資源有限下仍能為客戶提供價值。
但在今天,當一位商品分析師必須把中國的戰略庫存需求、伊朗沙赫德無人機的殺傷力與美國國內政治連結起來以判斷一桶油的價格時,智識孤島已不再是可行的增值模式。宏觀環境已演化,變得更為複雜。沒有像棒球的金錢、籃球的人才或美式足球的四分衛那樣的分析「萬靈丹」。如今的宏觀環境更類似世界盃:變異大、數據差,並且充滿強烈的地緣政治衝擊。
我很自豪地暗示──還不是完全宣布──我們在製作這些報告時所獲得的技能,現在正支撐一些客戶很快就會在BCA看到的重要改變。更多合作、更多聯合研究計畫,以及更多去處理那些本質上短暫但往往最有利可圖的投資主題。我也為看到當初參與第一份世界盃分析的那些「明星分析師」如今成為我們公司的「明星策略師」感到自豪。
歸根究柢,我們在BCA是分析師。我們的大腦無法只是觀看一個地緣政治事件、市場或體育比賽而不試圖把它們拆解成基本原則,然後再重構成宏觀趨勢。這就是我們的思維方式。我們每四年做一次世界盃預測的原因,是因為這很有趣。而對於大腦發展而言,玩樂無可取代。在這個案例中,它也被證明對公司演進相當有用。
我誠心希望您能像我們每四年製作它們時一樣,享受這項集體努力──BCA蜂巢心智宏觀方法的首個成果。
謹上,
Marko Papic
首席投資策略師
所有不重要預測中最重要者 第三版:2026 年世界盃
「在所有不重要的主題中,足球無疑是最重要的。」
— 教宗 若望保祿二世
2026 年 FIFA 世界盃在幾乎所有可衡量的範疇上,都將成為「第一個」和「最多的」——從參賽隊數與觀眾人次,到地理距離和收入。然而,它也有成為史上最難負擔且最具政治爭議的一屆的風險,這些影響可能會塑造未來屆賽事的樣貌。
擴大的小組賽階段,加上新增的 32 強淘汰賽,將使比賽總場次從 64 場增加到 104 場,並將賽事延長多一週(圖表 1)。那是大量的足球賽事——正規比賽時長達 156 小時。1
這次擴編全都是為了讓 FIFA 賺更多錢嗎?毋庸置疑。價格與收入已成為本屆賽事的主旋律。FIFA 對其治理原則相當明確:在世界上最成熟的體育與娛樂市場中,最大化商業回報。隨著賽制擴大,2026 年世界盃必定會創下新的總入場人次紀錄。FIFA 預估整屆賽事將吸引 600 萬至 750 萬名觀眾,幾乎是仍由 1994 年美國世界盃保持的紀錄的兩倍(圖表 2,上圖)。賽事收入預計將接近 110 億美元,高於四年前卡塔爾產生的 75 億美元(圖表 2,下圖)。增幅由更高的轉播與贊助收入推動,但最大的一塊跳增來自門票與款待收入,預計將接近 30 億美元。票價的定價已引發爭議,因為最初的票價設定遠高於以往世界盃及其他體育賽事的價格(圖表 3)。2
填補一些商業吸引力較低的對陣(例如休士頓的 維德角 對 沙烏地阿拉伯)可能會很困難,即便 FIFA 盡了最大努力。由於有 16 個主辦場館與遍布整個大陸的 48 個隊伍基地營,2026 屆將是比賽史上地域分散程度最高的一屆,如果噴射燃料短缺出現,後果可能相當災難性(地圖 1)。因此,有些隊伍在比賽開始時相較於同組對手會處於真正的後勤劣勢(圖表 4,上圖)。像波士尼亞與赫塞哥維納、阿爾及利亞與捷克等國,將在兩週內不得不移動近 5,000 公里。對於那些經常環遊世界會見客戶的資深 BCA 策略師來說,這樣的距離算是菜鳥數字,但許多球員——尤其是來自歐洲聯賽的球員——並不習慣如此頻繁的大規模國內旅行(圖表 4,下圖)。
有趣的是,與我們的預期相反,儘管多了 16 支隊伍(其中包括四個首次晉級的國家:維德角、庫拉索、約旦與烏茲別克,以及數支超過 40 年未曾出現的球隊),根據最新球員資料計算的平均隊伍評分並未顯著下降(圖表 5,上圖)。足球如今更具國際性。許多隊伍擁有在世界最佳聯賽效力的球員(圖表 5,下圖)。即便是沒有球員在五大聯賽的國家,如卡塔爾,也展現出進步。透過國內投資以及沙烏地職業聯賽的發展(多數卡塔爾球員在該聯賽效力),平均隊伍評分在過去四年從 65 提升到 70。
放心——儘管有 FIFA 與川普的一些鬧劇,世界盃仍將為所有球迷呈現精彩的足球賽事。我們希望本報告能為大家從數算霍爾木茲海峽離開的船隻中,提供一個愉快的喘息。
I. 兩階段模型:2026 年 FIFA 世界盃預測
鑑於我們過去的成功,我們在今年的世界盃模型中仍採用兩階段模型並遵循我們的 BCA 原則。我們抗拒使用沒有實績的新花俏 AI 模型的誘惑。3 那樣做太簡單了。或是會消耗太多代幣。
在 2018 年,我們的模型正確預測了 60% 的小組賽比賽,並預測 16 支晉級淘汰賽的球隊中有 14 支(圖表 6,上圖)。2022 年世界盃較以往屆次出現更多驚喜,因此我們模型的預測能力下降——僅有 54% 的小組賽比賽被正確預測,並預測 16 支晉級隊伍中有 11 支(圖表 6,下圖)。模型在小組賽失去的準確度,在淘汰賽階段彌補了:BCA 的兩階段世界盃模型預測阿根廷在萊昂內爾‧梅西的帶領下,將贏得 2022 年世界盃。
我們繼續依賴在電子遊戲模擬 EA Sports FC(自 2023 年起改名,原為 FIFA)中使用的球員統計資料庫。我們的樣本現在包含過去五屆 FIFA 世界盃的所有比賽,合計 240 場小組賽與 80 場淘汰賽。隨著擴編到 48 支球隊,我們收集了 1,248 名球員的資料。
第一步:小組賽模型
為了模擬 2026 年的小組賽比賽,我們使用從過去世界盃小組賽比賽估計出的有序 Probit(Ordered Probit,OP)模型。有序 Probit 模型在建模序數結果(即反應值有事先已知的嚴格遞增排序)時非常有力。
在本次第三版中,我們依然使用相同的小組賽變數,因為在加入 2022 年比賽到我們的樣本後,它們仍然展現出最大的解釋力:
- 隊伍平均球員評分
- 前鋒平均年齡
- 後衛平均國家隊出場次數
- 速度型位置平均評分
重新定義前鋒位置
當我們在 2018 年首次建立模型時,多數球隊仍採用 4-4-2 陣型。然而,如今 4-3-3 或 4-2-3-1 更為常見,通常包含 3–4 名進攻球員,他們不一定侷限於單一位置。連續奪得歐冠的巴黎聖日耳曼(PSG)就是一個典型例子,Khvicha Kvaratskhelia、Ousmane Dembélé 與 Désiré Doué 在前場自由活動。由於前場位置現在更為流動,現今的前鋒不只是射手與邊鋒,經常被歸類為 CAM(中央進攻型中場)。因此,我們已將該類別納入前鋒位置的定義中。
表 1 列出所有 48 支球隊以及四個解釋變數的描述性統計資料。
主場優勢虛擬變數
歷史告訴我們,主辦世界盃幾乎會給任何球隊帶來明顯的優勢(表 2)。自 1930 年第一屆比賽以來,三分之一的主辦國贏得過錦標,且有 59% 的主辦國曾晉級到四強——包括 2002 年的韓國!
主場優勢虛擬變數是由過去資料估計出來的。即便 2022 年的主辦國卡塔爾未能從小組出線,這個變數仍然讓我們驚訝於其統計顯著性。估計的邊際效果是主隊每場勝率驚人地提高 24%。
由於「主場優勢」更多與球迷支持有關,而非單純的物理位置,我們決定給予哥倫比亞與厄瓜多爾半個主場優勢加成。由於在美國有大量(合法)來自這兩國的移民,他們在當地擁有龐大的「本地」球迷基礎(圖表 7)。將類似的邏輯應用於 2022 年的沙烏地阿拉伯證明是有先見之明的。
衛冕者詛咒虛擬變數
衛冕者詛咒源自於衛冕冠軍的自滿心態。受崇拜的教練——想想 Marcelo Lippi、Vicente Del Bosque 與 Joachim Löw——因一種誤導性的感恩而被視為「不可動搖」。他們同時也面臨將成功世代過渡到下一代的挑戰。義大利(2010)、西班牙(2014)與德國(2018)的經驗凸顯了在保留黃金世代魔力與同時為避免老化與停滯而注入年輕血液之間的脆弱平衡。
展望 2026 年世界盃,衛冕冠軍阿根廷符合會遭遇衛冕者詛咒的描述。除了 Ángel Di María 外,球隊仍維持 2022 年的首發 11 人陣容。阿根廷仍然高度仰賴 38 歲的萊昂內爾‧梅西,4 過去兩季他都在競爭力較低的美國職業足球大聯盟(MLS)效力。Lionel Scaloni 的「把球交給梅西然後祈禱」的作戰計畫不太可能能再奏效一次。
根據我們樣本中五屆世界盃的小組賽資料,這個虛擬變數對阿根廷作為衛冕冠軍的每場比賽勝率施加約 20% 的降低。
小組賽:模型結果A組:墨西哥、南非、南韓、捷克墨西哥 將於 6月11日 開踢本屆世界盃。如前所述,歷來主辦國表現都相當出色,經常超出預期。他們上一次在主場出賽的世界盃是在 1986 年,當時打進八強。這種主場優勢在我們的模型中有所反映,模型預測 三色軍團 在 A 組名列首位(A 組表)。 在這場首戰中,他們將對戰 南非,根據整體球員數據,南非為本屆實力較弱的球隊之一(表 1)。巴法納巴法納 上一次以主辦國身分出賽是在 2010 年,儘管曾以 2-1 擊敗法國,但仍未能從小組出線。5 不出意外,我們的模型認為他們晉級的機率很低。第二名的爭奪將在 南韓 與 捷克 之間白熱化。由前托特納姆、現效力美職聯的孫興慜擔任隊長的太極 戰士,在亞洲區資格賽中是唯一保持不敗的球隊。我們的模型預測他們能晉級下一輪,正如四年前一樣,當時他們所面對的對手可說更強(葡萄牙、烏拉圭與迦納)。 捷克 時隔 20 年重返世界盃。或許美國球迷還記得他們。2006 年,當時名為捷克共和國並由傳奇球員佩特·切赫與帕維爾·內德維德領軍的球隊未能出線,但曾擊敗過……美國。如今在新賽制下,我們的模型認為類似的結果應足以讓他們晉級 32 強淘汰賽。第二步:淘汰賽階段模型
淘汰賽階段較容易建模,因為可能的結果集合縮減為 {敗;勝}。這與小組賽的差異不僅影響到模型的數學;同時也影響球隊在比賽中採取的策略。因此,我們以自2006年起僅 包含淘汰賽比賽的樣本估計出一個 probit 模型來模擬這部分分析。
和2018、2022年一樣,我們發現下列因素在賽事此階段最為重要:
- 球隊平均球員評分
- 俱樂部層級協同
- 前鋒平均評分
- 我們以「前鋒平均出場次數」取代「前鋒平均年齡」作為解釋變數。
以「前鋒平均出場次數」取代「前鋒平均年齡」
近年來高強度的逼搶變得越來越普遍,現在也包括邊鋒與前鋒在內(圖表 15,上圖)。你認為為何巴黎聖日耳曼能連續贏得兩座歐洲冠軍聯賽冠軍?因為像 Khvicha Kvaratskhelia、Ousmane Dembélé 與 Désiré Doué 這樣的球員不斷壓迫並參與防守。年過30的前鋒也許經驗較豐富,但身體跟不上。因此,以出場比賽數而非年齡來捕捉實際經驗,是更好的衡量方式。如此一來,我們的模型就不會懲罰那些很早就在頂級賽事出場的年輕前鋒(圖表 15,下圖)。正如基利安·姆巴佩在只有18歲時所說:「Moi, tu me parles pas d’âge。」12 他顯然知道自己在說什麼。
Winner’s Curse Dummy
即便法國在2022年證明了「衛冕者詛咒」並非必然存在,我們仍將衛冕者詛咒的虛擬變數納入模型。早在我們2022年的報告中就已預見法國有很大機會打破詛咒:2022年的陣容由年輕天才補強,而一些2018年世界盃冠軍成員已離隊或退居二線。阿根廷則不能這麼說,因為該隊現在的首發11人與四年前大致相同。
表格 5 根據用於建模的變數,總結了每支球隊的描述性統計資料。
淘汰賽:模型結果32強先從主辦國說起。墨西哥晉級下一輪的機率最高。不論是否計入主場優勢虛擬變數,El Tri 都優於對手沙烏地阿拉伯。美國隊情況相同,實際上在這場比賽中美國的主場優勢較小,因為厄瓜多也有大量當地支持者,來自其龐大的移民人口。美國隊將如同1994年主辦世界盃時一樣晉級16強。 O Canada。輸給衛冕冠軍並不可恥——加拿大不僅首次在世界盃贏得一場比賽,還成功從小組出線。以第3rd次參加世界盃來說,表現不錯。
II. Football And Macro
足球亦無法擺脫收益法則。儘管我們享受這項美麗的比賽,因為它讓人暫時逃離波動的市場與資產負債表,但足球仍然受制於收入。在本節中,我們檢視足球產業的一些最新成長管道。
Can The MLS Become A Major League?
美國職業足球大聯盟(MLS)希望邁入頂級聯賽之列。去年,整個聯盟在轉會上的支出暴增近 80%,達到總額 3.36 億美元(圖表 19)。這波瘋狂的支出正轉化為球員品質。我們的球員資料顯示,不僅有更多入選世界盃的球員效力於 MLS,這些球員的品質也有所提升(圖表 20)。
在所有這些簽約中,沒有哪一位對聯盟受歡迎程度的推動比萊昂內爾·梅西更關鍵。這位史上最偉大的球員不僅以進球與組織進攻點燃了聯賽,還帶來了商業上的成功。自他加盟以來,Inter Miami 的營運收益在兩年內從 800 萬美元增加至 5,000 萬美元。他的影響力已超越球隊範圍。2025 年 MLS Cup 決賽,Inter Miami 擊敗溫哥華白帽隊,創下史上最高收視率,觀眾人數比前紀錄保持者 2022 年金盃高出超過 100%(圖表 21)。
除梅西外,還有結構性的理由支撐美國足球的光明未來。根據《經濟學人》的一項民調,足球最近已超越棒球,成為美國第三受歡迎的運動,僅次於籃球與美式足球。關鍵在於,人氣的增長主要出現在較年輕的族群。根據 YouGov 的調查,18–34 歲美國人中,積極觀看並追蹤足球的比例,已從 2022 年世界盃後的 14% 增加到目前的 22%。
當然,仍有一些障礙需要克服。市場參與者已知曉這個正向的結構性故事,企業價值對營收倍數在過去 10 年中已超過翻倍(圖表 22)。聯盟需要證明它能把所有這些潛力轉化為實際的美元收入。它也正面臨來自其他新興聯賽的更激烈競爭,例如中東的聯賽可在薪資上超越 MLS。這種支出優勢在世界盃入選球員數上可見一斑:來自中東聯賽的外援入選世界盃的人數,首次超過了來自 MLS 的人數(圖表 23)。
因此,這屆世界盃將對聯盟的未來具決定性影響。儘管面臨種種挑戰,若能抓住美國體育市場的一小部分——迄今為止世界上最大且最具利潤的市場——將帶來翻天覆地的改變。NFL 的營收超過所有歐洲足球聯賽的總和。如果 MLS 能利用這次世界盃把新世代球迷轉變為終身支持者,問題將不再是 MLS 能否成為世界足球的頂級聯賽,而是何時。
What’s Next for the Saudi Pro League? The Chinese Not-so-Silky Road or the American Dream?
2023 年 1 月 1 日——克里斯蒂亞諾·羅納爾多正式加盟沙烏地阿拉伯俱樂部 Al-Nassr。那一天,沙烏地阿拉伯買的不僅是一名球員,而是買來了關注,並讓沙烏地職業聯賽(SPL)在足球迷中躍上檯面。他的簽約只是眾多簽約的第一樁。內馬爾、卡里姆·本澤馬、恩戈洛·坎特、薩迪奧·馬內、里亞德·馬赫雷斯、若昂·坎塞洛——他們都屈服於 SPL 的石油資金誘惑,導致聯賽的轉會收支轉為大幅赤字(圖表 24)。
這波支出背後是王國的主權財富基金:公共投資基金(Public Investment Fund,PIF),該基金在 2023 年取得國內四家最大俱樂部的 75% 股權。足球被納入「2030 願景」,作為沙烏地阿拉伯多元化經濟、擴大旅遊與娛樂、創造就業、建構舉辦大型賽事能量及強化全球影響力的更大策略的一部分(示意圖 2)。獲得 2034 年 FIFA 世界盃主辦權標誌著其最終目標。
伊朗戰事也讓沙烏地阿拉伯躍上國際視野,但並非出於正面理由。重要的是,這提醒我們沙烏地職業聯賽的成長故事內含地緣政治風險溢酬。區域緊張情勢可能迫使沙烏地將財政資源轉向其他方向,或放緩對體育的投資,正如其在 LIV Golf 上所為。球員留任也是一項風險。吸引外國人才、甚至留住現有球員,可能變得困難。像內馬爾、恩戈洛·坎特或羅伯托·菲爾米諾等球員已經離開了沙烏地聯賽。當克里斯蒂亞諾·羅納爾多與卡里姆·本澤馬決定正式退休,會發生什麼?球迷追隨的是他們在社群媒體上的動向,而不是聯賽本身。
這將對轉播收入產生負面影響。如今,現場比賽與精華片段在超過 180 個市場可觀看,SPL 並與 DAZN、ESPN 與 Fox Sports 等主要轉播商合作。據報導,自 2023 年以來,轉播收入已翻了三倍,當時 SPL 的媒體能見度大致可與荷甲與比甲等中型歐洲聯賽相提並論。
The Saudi Pro League At A Crossroads
一個新興聯賽簽下年邁巨星的故事並不新鮮。美國 MLS 與中國超級聯賽(CSL)皆走過類似路徑,但結果不同(圖表 25)。
在 2010 年代中期,中國大型企業(主要與房地產相關)響應習近平把足球視為國家工程的雄心,向足球俱樂部投入巨額資金。與今日的 SPL 類似,中國俱樂部以天價薪資吸引外籍球星,並投資青訓。短短幾個賽季內,CSL 看似成為足球的下一個前沿。然後音樂停止了。金融監管趨緊,外籍球員薪資被上限,房地產開發商也因中國房地產泡沫而備受壓力。曾經的亞洲強權廣州隊(前稱廣州恒大)與江蘇隊相繼陷入低潮。
MLS 的故事則是漸進的紀律建立。雖然多年來星級簽約吸引了目光(貝克漢姆 2007、亨利 2010、伊布 2018、梅西 2023),薪資管制、名單規則、青訓投資、本土球員管道、球場建設與年輕球員激勵機制,為聯盟奠定了穩健基礎。從一開始,其目標便是與世界最佳聯賽競爭。
Bottom Line: 沙烏地阿拉伯改變了足球轉會市場所謂的地圖。沙烏地職業聯賽吸引了全球明星、提升了市值、改善了轉播能見度,並使自己站上 2034 年世界盃的中心位置。聯賽如今處於十字路口:若繼續簽下退休球星卻不建立重複性的收入來源、可信的治理以及青訓體系,便有重蹈中國超級聯賽覆轍的風險。相反地,若能把國家資本當作種子資金,並逐步建立類似 MLS 的紀律與貨幣化機制,該聯賽可能成為更具持久性的存在:不是歐洲的替代者,而是足球史上首個主權資本支持的成長型聯賽。
The Real Growth Story in Football: Women’s Football
接下來幾週,焦點會在美國男子國家隊身上。然而,談到國際賽事的成功,真正的強權仍然是女子國家隊。
自 1991 年首屆女子世界盃以來,美國女子國家隊一直是全球標竿,穩居世界頂尖,並贏得的重大賽事冠軍數超過其他任何國家(圖表 26)。與男子隊的對比相當鮮明。對男子隊來說,進入 16 強可能被視為一場成功的賽事;但對女子隊而言,相同結果很可能被視為失望。
然而更重要的故事不是運動上的統治,而是成長。女子足球正迅速崛起為全球體育中最吸引投資的領域之一。雖然平均 MLS 特許經營權價值在 2021 到 2026 年間上升了 39%,達到 7.67 億美元,但 NWSL 的特許經營權估值在短短兩年內暴增了 179%。NWSL 的營收倍數為 9.8 倍,已超過 MLS 的 9.2 倍,顯示投資人認為女子足球相較於男子比賽擁有更大的長期成長潛力。
這種樂觀也有基本面的支持。根據美國足球協會的稽核財報,2015 至 2019 年間,美國女子國家隊比賽創造的總收入,超過了男子隊的總收入。目前 NWSL 中價值最高的俱樂部 Angel City FC,其營收超過全球任何其他女子足球俱樂部。即便如此,重心可能正在轉移;歐洲女子聯賽現在的成長速度已超過北美(圖表 27),反映出主要歐洲俱樂部與轉播商加大投資。
這種成長也使競爭更為激烈。美國在 2023 年女子世界盃的令人失望出局,不僅僅是一次爆冷;它證明了世界其餘地區正在迎頭趕上。隨著全球投資、基礎設施與人才培養的改善,曾經將美國與其他國家分隔開來的競爭差距,正逐漸縮小。
觀眾機會依然龐大。女子世界盃的全球電視觀眾在不到十年內已成長三倍,預計在 2027 年賽事再成長約 30%(圖表 28,上圖)。FIFA 目標是從女子世界盃獲得 10 億美元的收入,幾乎是 2023 年所產生 5.7 億美元的兩倍。歐洲的情況亦相似:媒體權利收入已從 2013 年的不到 400 萬歐元激增至如今近 7,000 萬歐元,而商業贊助已成為越來越重要的收入來源(圖表 28,下圖)。
然而女子足球仍遠未完全貨幣化。只有 17% 的女子足球收入來自轉播,相較之下男子賽事為 38%。多數俱樂部仍缺乏專屬的女子隊贊助商,只有少數俱樂部擁有獨立的隊服贊助協議。換句話說,該運動在收入管道仍顯著不發達的情況下,仍在迅速成長。
Bottom Line: 若你在尋找足球中成長速度最快的領域,不要把焦點放在 MLS 或沙烏地職業聯賽。最具說服力的成長故事是女子足球。美國在場上仍是標竿,但最大機會在於女子賽事持續的商業化——不僅在北美,且愈來愈多地在歐洲。
Taking A Closer Look At The World Cup Premium
世界盃為球員提供了在全球所有球探與體育總監面前展示的獨特機會。在賽事中脫穎而出的球員,通常會看到其市場價值飆升——我們稱之為World Cup Premium(世界盃溢價)。
入球與助攻排名前列的球員不可避免地會成為焦點。我們納入過去五屆世界盃的前 10 名入球貢獻者,得到 52 個觀察值的樣本(來自 44 名球員)。
如 圖表 29 所示,世界盃溢價的計算方式為球員市場價值(根據 Transfermarkt 資料)自世界盃開始前一個月到不同時間點的百分比變動。平均而言,在世界盃後 6–12 個月內,市場價值平均提升約 24%,此後在兩年以外逐漸消退。這種模式是廣泛存在的,而非集中在少數極端值;不過如後續章節所示,其幅度會隨球員特性大幅變化。
世界盃加成的驅動因素為何?
我們檢視三個可能的驅動因素:年齡、球員素質(以基於 EA Sports FC 分數的平均球員評分為代理)以及他們所效力的聯賽。我們承認這些變數之間的相關性與因果性界線相當模糊。
- 球員年齡:這是最重要的驅動因素(Chart 30,上方面板)。在 19 至 22 歲之間的主要進球貢獻者在一年內經歷約 +70% 的市場價值上漲。對於 30 歲或以上的球員,該加成為負值。即便在賽事中表現出色,也無法抵消年齡所帶來的貶值。
- 球員素質:此驅動因素呈現最廣的分散(Chart 30,中間面板)。評分較低的球員產生了最強且最持久的加成。那些在進入世界盃前其技能已為世人熟知的球員,市場價值並不會上升——一切已被反映在價格中。
- 聯賽來源:效力於高曝光度的英超聯賽的球員,其市場價值並未見明顯上升(Chart 30,下方面板)。其他五大聯賽則不是如此。這並不令人意外。與五大聯賽中的其他聯賽相比,英超資金充裕,這推高了來自法甲或義甲球員的市場價值。在葡萄牙與荷蘭等次級聯賽效力的球員中,這一現象更為顯著。
結論:世界盃加成是真實存在但具選擇性。那些在世界盃期間大放異彩的球員,其市場價值在接下來的 12 個月平均上漲約 24%。然而,不同於如法國或英國長端曲線中所內含的財政風險溢價,這一加成消散得很快。最大且最持久的收益多落在年輕、價格低廉且被低估的球員,特別是來自歐洲頂級聯賽之外者。對於那些聲譽與估值已被期待值飽和的球員,即便是出色的賽事表現通常也不會改變其市場價值。
附錄 A:有序 Probit 模型 — 小組賽階段
所選的有序 Probit 模型以一個連續潛在變數 yi* 表示,該變數由一組解釋變數 χi 線性決定:
yi* = χi’β + εi
我們觀測到的序數變數 yi,代表樣本中每場比賽的結果,可取值為輸、平或勝。因此,觀測到的結果表示為:
yi = 輸, if yi* ≤ γ1;
yi = 平, if γ1 < yi*≤ γ2;
yi = 勝, if γ2 < yi*
觀察到特定序數結果的機率表示為:
Pr(yi = 輸 | χi, β, γ) = φ(γ1 - χi’β)
Pr(yi = 平 | χi, β, γ) = φ(γ2 - χi’ b) - φ(γ1 - χi’β)
Pr(yi = 勝 | χi, β, γ) = 1 - φ(γ2 - χi’ β)
其中 φ 為常態累積分配函數,γ 為透過對數概似最大化選定的任意門檻值。
我們的最終機率由兩個獨立估計(模型 1 與模型 2)的加權平均所得。此做法讓模型能捕捉速度位置平均評分在預測小組賽比賽結果時的重要性,該變數對勝利機率顯示出最高的邊際影響。
因此,我們對於比賽勝率的最終模型為:
Pr (yi= 勝 | χi, β, γ) = E(αM1, (1 - α)M2)
其中:
模型 1 (M1) = ƒ(隊伍平均球員評分, 前鋒平均年齡, 後衛平均代表隊出場次數)
而,
模型 2 (M2) = ƒ(速度位置平均評分, 前鋒平均年齡, 後衛平均代表隊出場次數),且 α 與 (1- α) 為分配給各模型的權重。
為偏重我們的核心模型(M1),即使用隊伍平均球員評分變數,我們為其指定權重 α = 0.66。
調整至新賽制
隨著擴軍至 48 隊,成績最好的八個小組第三名也將晉級下一輪—因此我們的模型需要做出一些調整。
在 2022 年,我們計算了每支球隊在小組內獲得各名次的條件機率。此計算是基於每場比賽的勝平負機率以及勝利或和局所帶來的積分。現今大多數的小組第三名也能晉級,使得對每種可能性逐一計算的運算量會非常龐大15。因此我們選擇以 n=100,000 的蒙地卡羅模擬來處理。
當球隊積分相同時,球隊的預期淨得失球數被用作排序準則。我們使用 Poisson 模型來取得進球數的機率分佈:
E(Y) = Var(Y) = λ
其中 Y 為進球數9,而 λ 是使用以下 Poisson 迴歸模型估計的:
log(λi ) = β’χi
這使我們能計算出球隊在每場比賽的預期進球數,並據此決定小組賽的預期淨得失球數。該模型使用與有序 Probit 模型相同的輸入變數,因此也採用上述的兩模型加權平均方法。
附錄 B:有序 Probit 模型 — 淘汰賽階段
對於 probit 模型,二元選擇觀察到特定結果的機率變為:
Pr(yi = 輸 | χi, β) = φ(-χi’β)
Pr(yi = 勝 | χi, β) = 1 - φ(- χi’β)
與小組賽模型相同,淘汰賽比賽的最終機率亦由兩個模型的平均而得,以最大化前鋒球員評分變數所包含的資訊。
因此,我們的最終勝率為:
Pr (yi= 勝 | χi, β) = E(αM1, (1 - α)M2)
其中:
模型 1 (M1) = ƒ(隊伍平均球員評分, 俱樂部層級協同,
前鋒平均代表隊出場次數) 且,
模型 2 (M2) = ƒ(前鋒平均評分, 俱樂部層級協同,
前鋒平均代表隊出場次數),
且 α 與 (1 - α) 為分配給各模型的權重。
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