Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОНОМНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

Факторы успеха спортсменов на Олимпийских играх

студента образовательной программы бакалавриата «Экономика»

по направлению подготовки 38.03.01 Экономика

Сафина София

Пермь, 2019 год



Оглавление

• Введение
• 1. Обзор литературы
• 1.1 Влияние характеристик страны на результаты спортивных соревнований

1.2 Влияние индивидуальных характеристик спортсмена на результаты спортивных соревнований

• 1.3 Выводы из анализа литературы и постановка исследовательского вопроса
• 2. Методология
• 2.1 Описание данных и предварительный анализ
• 2.2 Дизайн исследования
• 3. Основные результаты и выводы
• Заключение
• Список использованных источников
• Приложение


Аннотация

Результаты Олимпиады редко бывают предсказуемыми, поэтому они довольно часто становятся объектом разного родаисследований. Однако попытки объяснить успех на Олимпиаде чаще всего ограничиваются рассмотрением только характеристик страны, а индивидуальные особенности спортсменов изучаются отдельно для каждого вида спорта. В данной работе была рассмотрена комбинация характеристик страны и участника соревнований для выявления наиболее важных факторов успеха спортсмена. Особое внимание было уделено влиянию физиологических параметров (пол, возраст, рост, масса тела), а также разнице основных факторов успеха в разных группах видов спорта. Исследование было основано на данных Олимпиад с 2000 по 2016 год. База данных включала 65917наблюдений.

В результате анализа тремя различными подходами (модель логистической регрессии, дерево классификации и случайный лес), был сделан общий вывод, что индивидуальные особенности человека влияют на его достижения, а в различных группах видов спорта основной фактор успеха разный.

Many studies attempted to explain why some countries outperform the others during theOlympicGames. The primary aspect of the literature on Olympic performance is country level factors, while the sportsmen's individual features are mostly analyzed in one particular sport. The key purpose of this research is to get more profound explanation of the Olympic success via combining characteristics of the sportsmenand the country. A special attention has been payed to the importance of such features as sex, age, height and weight and to the differences in the main factors contributing to the success across various groups of sports. The research was based on the data on Olympiads 2000- 2016. The dataset contains 65917 observations.

After conducting the research with the help of 3 different methods (logit, classification tree and random forest) some common conclusions have been made.The individual characteristics are important for Olympic success explanation and the main success factors across groups of Olympic disciplinescandiffer.



Введение

Олимпийские Игры, как совокупность множества спортивных соревнований между представителями разных стран, имеют богатую историю. Олимпиада - зародившаяся еще в Древней Греции религиозная традиция, но в наше время - это одно из крупнейших и наиболее известных спортивных событий в мире. Каждые два года в месте проведения соревнования собираются тысячи лучших спортсменов мира, на трибунах и у экранов телевизоров их поддерживают миллионы фанатов и неравнодушных людей. Несмотря на общую атмосферу праздника спорта и единства народов, Олимпийские Игры - это, в первую очередь, состязания, где каждый стремится победить. И результаты этих соревнований редко можно назвать предсказуемыми. Именно из-за неравномерного распределения медалей, причины Олимпийского успеха стали обсуждаемым вопросом в академическом пространстве.

Большинство исследователей, анализирующих факторы успеха на Олимпиаде, рассматривает его с точки зрения количества медалей, полученных представителями одной страны, то есть изучает выступление того или иного государства. Соответственно, такой подход предполагает включение в анализ характеристик страны. Однако Олимпийский комитет заявляет, что Олимпийские Игры - это соревнования между индивидами, а не между странами (Олимпийская Хартия, 2015). Несомненно, страна проживания спортсмена может иметь влияние на его результаты, обеспечивать условия подготовки. Однако достижения спортсмена - не только заслуга государства, но и его самого.При этом многие исследователи опускают из анализа индивидуальные характеристики индивида как возможный фактор успеха (Ball, 1972; Bernarnd&Busse, 2000; Johnson&Ali, 2004). Кроме того, не всегда рассматривается различие во влиянии тех или иных факторов в разных видах спорта, хотя разные дисциплины могут требовать различной подготовки, как на уровне физиологии, так и на уровне материальных вложений. В то же время, те работы, где рассматривают личные особенности спортсмена, не подразумевают изучение факторов, относящихся к показателям страны(Kennedyetal, 1990, Khosla, 1978,1984, Stanula, 2013). Более того, такие работы обычно ограничены одним специфичным видом спорта, небольшой выборкой данных, а так же не всегда носят количественный характер(Gouldetal, 1990).

Таким образом, в данном исследовании будет сделана попытка объяснить успех спортсменов и их личными характеристиками, и показателями страны, которую они представляют, то есть по-новому изучить вопрос Олимпийских результатов. Будет изучено, какие факторы влияют на успех спортсмена, и позволяет ли знание личных особенностей спортсменов объяснить их результаты. Также будет рассмотрено, различаются ли основные факторы успеха в разных видах спорта. Иными словами, основная цель данного исследования заключается в определении факторов, влияющих на результаты спортсмена в разрезе разных видов спорта.Поскольку работ, где совмещаются эти факторы немного, настоящее исследование позволит дополнить уже существующую литературу по этой проблеме.

Для достижения цели будут использованы данные по наблюдаемым характеристикам спортсмена, таким как его пол, возраст, рост и масса тела (вес), источником которых является ресурс Kagglewww.kaggle.com/. Источником данных по характеристикам стран был сайт Всемирного Банка data.worldbank.org/.

Чтобы реализация цели данного исследования стала возможной, необходимо выполнить следующие задачи:

1) изучить существующую литературу по схожему вопросу для выбора участвующих в анализе факторов;

2) описать и проанализировать имеющиеся данные;

3) выбрать релевантные инструменты для анализа;

4) рассмотреть результаты анализа разными методами;

5) интерпретировать результаты;

6) сделать выводы из полученных результатов.

Структура работы выглядит следующим образом. Первый раздел посвящен обзору работ, посвященных факторам успеха в спорте. Эта часть включает рассмотрение как литературы, изучающей как успехи страны, так и индивидуальные результаты.Затем представлено детальное описание используемых данных и их предварительный анализ. В следующем разделе описаны методы, которые в дальнейшем будут применяться для анализа и обоснование их выбора. После этого рассматриваются и интерпретируются результаты, полученные в ходе анализа. Завершающий раздел посвящен основным выводам из исследования.



1. Обзор литературы

1.1 Влияние характеристик страны на результаты спортивных соревнований

Успех на Олимпийских играх в литературе чаще всего рассматривается с точки зрения национальных команд, то есть исходя из количества медалей, завоеванных представителями одной страны. Соответственно, большинство исследователей анализируя выступления сборных команд, используют детерминанты успеха, характеризующие государство, которое представляет команда.

В одной из наиболее ранних работ (Ball, 1972) автор рассмотрел множество экономических, социальных и политических потенциальных причин успеха стран, поэтому данная работа стала основополагающей для многих дальнейших исследований. В силу политической обстановки, немалое значение в работе занимал фактор принадлежности страны к коммунистическому блоку.

В других ранних работах (Grimesetal, 1974; Levine, 1974) авторы использовали иные методы исследования и данные Олимпиад других лет, но основные результаты были схожи: экономическое положение в стране, статус организатора и ее политический строй влияют на успех страны на Олимпийских играх. Было выявлено, что чем выше доходы населения страны, тем больше у нее шансов на успех, наряду с фактом, что страна является организатором Олимпиады. Кроме того, коммунистические страны при прочих равных склонны завоевывать больше медалей. Однако в данных работах не было однозначно установлено влияние факторов численности населения и размера страны на выступления сборных стран.

Несмотря на популярность вышеупомянутых работ, они имеют ряд несовершенств. Во-первых, все работы были основаны на данных только одной Олимпиады, чтоне позволяло учитывать вариативность и различия для разных лет (к примеру, напряженная политическая ситуация, бойкоты, конфликты режимов, и т.д.). Следовательно, результаты работ нельзя экстраполировать на другие Олимпиады. В дополнение, в двух из трех работ (Ball, 1972; Levine, 1974) в качестве инструмента исследования были использованы корреляции, что накладывает ограничения на вид зависимостей, то есть могли быть установлены только линейные связи. Несмотря на то, что со временем анализ становился более глубоким, а набор факторов расширялся, дальнейшие исследования во многом основывались на результатах вышеупомянутых работ. По этой причине основными детерминантами в литературе стали экономическое положение страны (ВВП или ВНП на душу населения), численность населения, политический строй и статус принимающей страны.

Из-за геополитической обстановки новый этап в развитии литературы на тему олимпийского успеха начался только в конце XX века. Основной проблемой для исследователей, желающих изучить Олимпиады двадцатого века былиразличные события на мировой арене. Нестабильная политическая и ситуация вынуждала каким-то образом контролировать изменения в политике стран и их целостности и принимать во внимание год, в который происходит Олимпиада. Поэтому политический фактор довольно широко обсуждался в литературе.

Большинство исследователей сходились во мнении, что коммунистические страны имеют преимущество на Олимпийских играх и действительно выступают лучше, чем их соперники при равных условиях (Johnson&Ali, 2004; Bernard&Busse, 2004; KuperandSterken, 2001). В литературе этот факт чаще всего связывают с тем, что коммунистические страны за счет командной экономики имеют возможность направить больше ресурсов на подготовку спортсменов. В таких странах Олимпийские игры воспринимаются как способ показать другим государствам и населению своей страны превосходство режима, поэтому подготовке сборной уделяется большое внимание. Однако после распада Советского союза и перехода некоторых стран к другим политическим строям и рыночной экономике, мнения об эффекте этих событий на спортивные успехи разнятся.

Одной из первых попыток отследить влияние политических изменений было исследование олимпийских результатов стран блока до и после распада СССР (Shughartetal, 1993). Сравнивая долю медалей советских стран до и после распада, авторы приходят к выводу, что после 1991 результативность этих стран снизилась. Однако метод, использовавшийся в работе, не позволяет получить статистически значимые результаты.

Феномен влияния политического строя в исследованиях по данной теме изучался и позднее, но на смену существовавшей детерминанте, принадлежности к коммунистическим странам, пришел факт коммунистического прошлого страны. Позднее появились работы, результаты которых говорят о том, что даже коммунистическое прошлое стран имеет положительное влияние на выступление национальной сборной (Custonjaetal, 2011, Hoffmanetal, 2002, Rathke&Woitek, 2008, Jayanthaetal, 2015).

В одной из работ отмечалось, что стоит также выделять те страны, которые в прошлом имели политический режим близкий к советскому, но в настоящее время уже являются демократическими государствами с рыночной экономикой, и те, что еще не стали полностью демократическими и характеризуются переходной экономикой. К первой группе были отнесены Чехия, Эстония, Венгрия, Латвия, Литва, Польша, Румыния, Словакия, Словения, Болгария. Ко второй группе, в основном, относятся бывшие советские республики: Армения, Азербайджан, Беларусь, Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Молдова, Монголия, Россия, Украина, Таджикистан, Туркменистан, Узбекистан и Вьетнам. Также были выделены группы стран, не имевших общего прошлого с Советским Союзом. К одной из групп принадлежали государства, имевшие коммунистическое прошлое (Сербия, Босния и Герцеговина, Албания, Хорватия, Македония, Черногория, Китай, Лаос), а ко второй, страны, являющиеся коммунистическими по сей день (Куба и Северная Корея). Остальные страны имели и имеют рыночную экономику и были отнесены в отдельную группу. В исследовании было выявлено, что посткоммунистические страны в целом были более успешны, чем остальные (Andreff, 2010).

Авторы относительно недавних исследований пытались рассматривать политический фактор без привязки к советскому или коммунистическому прошлому. В работах появились показатели, характеризующие степень демократии (Lowenetal, 2016), политических прав и гражданских свобод в стране (VanTuyckom, 2010, Grancayetal, 2018), но эффекты этих индикаторов оказались гораздо слабее, чем разница результатов спортсменов из коммунистического блока стран и остальными во времена холодной войны. В целом, исходя из результатов исследований, можно сделать вывод, что политический фактор действительно имеет влияние на выступление страны на Олимпиаде, в частности, это касается коммунистического или советского прошлого государства.

Также принято считать, что выступление страны на Олимпиаде часто зависит от того, является ли она организатором игр. Такая зависимость аргументируется тем, что “домашние” Олимпиады для спортсменов означают использование тех же спортивных объектов, где они тренировались продолжительное время, что снижает стресс для спортсмена. Кроме того, проведение Олимпиады - значимое событие для любой страны, а значит, велика вероятность того, что болельщиков из страны-организатора будет много и, скорее, больше, чем всех остальных. Поддержка большого количества людей и ответственность, которую спортсмен чувствует перед ними могут благоприятно сказаться на результатах. Данная зависимость подтверждается многими работами, а положительный эффект усиливается во время бойкотируемых Олимпиад, в особенности для СССР и США (Bernard, Busse, 2000).

Некоторые исследования пошли дальше и включали в анализ факт соседства со страной, являющейся организатором Игр (Johnson&Ali, 2000), выделяли страны, которые проводят следующую Олимпиаду (Grancayetal, 2018) и прошлую (Vagenas&Vlachokyriakou, 2012, Grancayetal, 2018), а также страны, которые проводили Олимпиады один и два раза (Hoffmanetal, 2002).

Во всех упомянутых исследованиях удалось установить положительную связь между успешным выступлением страны и указанными факторами, что можно объяснить тем, что подготовку к домашней Олимпиаде страны начинают задолго до ее проведения, а, значит, за 4 года до этого события спортсмены уже в хорошей форме, так же этот эффект сохраняется и через 4 года после домашней Олимпиады (Grancayetal, 2018). Соседство со страной-организатором позволяет меньше времени проводить в пути, упрощает адаптацию спортсменов к климату, еде и культуре страны. Этим же объясняется отрицательная зависимость олимпийских успехов от расстояния до места проведения Олимпиады, показанная в одном из исследований (He, 2017). Неоднократная организация Олимпиад характеризует страну как государство с высоким уровнем “культуры” проведения такого рода событий, что обычно означает заинтересованность в спорте жителей и властей (Hoffmanetal, 2002).

Таким образом, большинство исследователей доказали влияние факта проведения Олимпийских Игр на результаты этой страны. Несмотря на разнообразие факторов, связанных со статусом страны-организатора, наиболее обоснованным является факт организации Игр тем или иным государством в текущий год.

В наиболее авторитетной и известной работе (Bernard&Busse, 2000) авторы пришли к схожим выводам (Jiang&Xu, 2005, Pfau, 2006, Andreff, 2010). Анализируя летние олимпийские игры с 1960 по 1996 год, авторы использовали производственную функцию Кобба-Дугласа, где доля медалей зависит от ВВП на душу населения и доли населения этой страны от общей численности жителей стран-участников. Исследователи пришли к заключению, что ВВП на душу населения и численность жителей - основные детерминанты успеха. Оценка модели показала, что эти факторы повышают долю завоеванных страной медалей в большей степени.

В большинстве вышеобозначенных работ экономическое положение страны принято считать фактором, лучше всего объясняющим успех сборных команд. Кажется справедливым, что более богатые страны способны обеспечить более качественные условия для развития спорта: организовать центры спортивной подготовки, предоставить специализированное оборудование, места для тренировок и квалифицированную помощь. Кроме того, доля спортсменов в населении с высокими доходами, скорее, будет больше, так как профессиональный спорт требует материальных вложений и значительных временных затрат, что недоступно для жителей стран, где базовые потребности удовлетворяются в недостаточном объеме.

Что касается численности населения, то обоснование этой детерминанты базируется на предпосылке о том, что талант, способности к тому или иному виду спорта равномерно распределены среди населения. Таким образом, предполагается, что чем больше население страны, тем больше талантливых спортсменов среди жителей (Bernard&Busse, 2000).

Стоит отметить, что в работе (Johnson&Ali, 2004) авторы измерили и сравнили влияние четырех основных факторов (политический строй, ВВП на душу населения, численность населения и статус организатора) на успешность спортсмена как на зимних, так и на летних Олимпийских играх. Было установлено, что экономика больше влияет на успех в зимних, чем в летних видах спорта, в то время как численность населения и преимущество принимающей страны менее значимые факторы для успеха на зимних Олимпиадах (Johnson&Ali, 2004).

Исходя из вышесказанного, можно заключить, что влияние политического и экономического факторов, численности населения и статуса организатора на результаты Олимпиады находит подтверждение в большинстве исследований, что может говорить о значимом вкладе этих детерминант в объяснение успеха стран.

В исследованиях последних десятилетий стали выделяться географические особенности стран. Климат страны определяет возможности для тренировок во многих видах спорта, а также формирует некоторые физиологические особенности человека. В качестве показателя, характеризующего климат, исследователи выбирают разные индикаторы. Некоторые вводят переменную, отвечающую за среднюю температуру в столице страны (Hoffmanetal, 2002, VanTuyckom, 2010, Grancayetal, 2018), которая, по результатам исследований, негативно связана с успехами страны на Олимпиаде. То есть, как следует из работ, более теплые страны менее успешны на Олимпийских играх. Однако для больших стран такой индикатор может быть не показателен, так как средняя температура в столице может существенно отличаться от других регионов страны. Также была рассмотрена классификация стран в зависимости от типа климата по системе Кёппена-Треварта, где страны разделены на зоны тропического, субтропического, умеренного и сухого климата. Оказалось, что страны из зоны субтропического и умеренного климата склонны завоевывать больше медалей, чем остальные (Hoffmanetal, 2002). Кроме того, в литературе была выявлена обратная связь количества олимпийских медалей и количества среднегодовых осадков в столице страны спортсменов (VanTuyckom, 2010).

Иной подход к отражению географического положения стран был избран в работе (Andreff, 2010). В исследовании были введены фиктивные переменные на регион, в котором находится страна, а именно: Северная Африка, регион Африки к югу от Сахары, Северная Америка, Латинская Америка, Восточная и Западная Европа, Океания, Средняя Азия и остальная Азия. В работе указывается, что такое разделение позволяет учесть спортивную культуру страны, то есть, к примеру, Кения и Эфиопия “специализируются” в беговых видах спорта, азиатские страны - на боевых искусствах и настольному теннису, в то время как велосипедный спорт популярен в Бельгии и Нидерландах. Все эти переменные оказались значимы, за исключение фиктивной переменной на Латинскую Америку, поскольку, вероятно, в этом регионе сильно влияние культуры Северной Америки. Это может означать, что принадлежность страны к тому или иному региону, влияет на ее успех на Олимпийских играх (Andreff, 2010). Спортивная культура страны также была оценена как количество лет, которое государство является членом Международного олимпийского комитета, однако связи с олимпийскими результатами выявлено не было (VanTuyckom, 2010).

Как показывают исследования, факторы климата и географического положения имеют воздействие на результаты, но при этом стоит учитывать, что они тесно связаны между собой. Таким образом, географические особенности страны способны в той или иной степени отражать и ее климат, и спортивные традиции.

Помимо упомянутых детерминант, рассматривались и другие факторы успеха. Возвращаясь к работам (Bernard&Busse, 2000; 2004), стоит выделить еще и влияние прошлых результатов Олимпийских игр на выступления команд. В работе была установлена положительная взаимосвязь между долями медалей страны на прошлой и рассматриваемой Олимпиаде (Bernard&Busse, 2000). В другой работе было показано, что результаты прошлой Олимпиады довольно хорошо предсказывают количество медалей следующих Игр, хотя включение других факторов делает этот прогноз еще точнее (Bredtmannetal, 2016). Однако в других работах этот показатель используется нечасто, так как хоть он и действительно обладает большой объяснительной силой, включать его в анализ означает получить значимость только этого фактора, в то время как остальные не будут иметь достаточного веса в объяснении дисперсии результатов Олимпиад.

Кроме того, в некоторых работах экономический аспект рассматривался не только с точки зрения доходов населения, но и как государственные расходы на социальную политику, обеспечивающую развитие спорта. Например, в исследовании Форреста (2010) был рассмотрен индикатор государственных расходов на досуг, куда в том числе входят и инвестиции в спорт. В работе была обнаружена положительная взаимосвязь такого рода затрат и доли медалей страны (Forrest, 2010). Несмотря на то, что показатель расходов на спорт должен лучше отражать усилия государства по подготовке спортсменов, чем ВВП, он не пользуется такой популярностью. По большей части это связано с тем, что спорт не всегда финансируется за счет государственного бюджета. Также анализировались такие экономические показатели, как уровень инфляции, безработицы, темпы роста экономики (Vagenasetal, 2012), объем экспорта и рабочей силы (Grancayetal, 2018).

Развивая тему экономического влияния, исследователи обращают внимание и на социальные показатели, которые во многом зависят от доходов страны. К примеру, расходы на здравоохранение имеют положительное влияние на выступление национальной команды (Vagenasetal, 2012). Здоровье жителей, как показатель эффективности системы здравоохранения, экологической обстановки в стране и национальных или географических особенностей граждан, кажется немаловажной детерминантой спортивных достижений страны. Это в большей степени объясняется тем, что здоровые молодые люди более склонны заниматься профессиональным спортом, поскольку не имеют противопоказаний и с большей долей вероятности смогут продолжить спортивную карьеру (Krishnaetal, 2008). Фактор ожидаемой продолжительности жизни, который можно считать прокси показателем для уровня здоровья жителей, оказался значимым для успеха на Олимпиаде в некоторых работах (Condon, 1999; Novikovetal, 1972), хотя эту связь не удалось установить в более современном исследовании на данных других Игр (Krishnaetal, 2008).

Влияние уровня образования жителей также не было однозначно установлено. Грамотность индивида позволяет ему получить больше профессиональных знаний и стать более успешным спортсменом, а посещение школы может рассматриваться как возможность быть замеченным тренерами того или иного вида спорта (Krishnaetal, 2008). Тем не менее, если в некоторых работах (Ball, 1972, Novikovetal, 1972, VanTuyckom, 2010) уровень грамотности оказался значимым фактором, положительно влияющим на успехи спортсменов, то влияние показателя доли жителей, посещавших начальную школу, не было обнаружено. (Krishnaetal, 2008). Кроме того, рассматривался такой показатель как индекс человеческого развития, который учитывает грамотность, образованность, уровень жизни и продолжительность жизни населения. Связь этого индикатора с количеством медалей была подтверждена для Олимпиады, проводившейся в 2000 году (Jayanthaetal, 2015).

Также исследователями выделялся фактор развитости коммуникаций в стране. К примеру, в одной из работ (Condon,1999) была установлена зависимость олимпийского успеха страны от количества аэропортов и длины железнодорожного полотна. Считается, что доступность передвижения упрощает участие в профессиональном спорте людей из отдаленных частей страны, что позитивно влияет на количество завоеванных медалей (Krishnaetal, 2008). Тот же смысл несет индикатор доли городского населения в стране, который неоднократно изучался в литературе (Krishnaetal, 2008, Novikovetal, 1978). Также был рассмотрен фактор информированности населения, который в одной из работ был представлен как оборот газет (Levine, 1974), а в другой как количество радиоприемников на 1000 человек населения (Krishnaet al,2008). Оказалось, что информированность жителей оказывает положительный эффект на результаты национальной сборной страны, так как, вероятно, осведомленность о достижениях спортсменов сказывается на желании потенциально талантливых индивидов заниматься профессиональным спортом (Krishnaetal, 2008). Тем не менее, такой показатель кажется довольно спорным, поскольку характеризует в том числе экономическую ситуацию в стране, чем, скорее всего, и вызвана значимость этого фактора.

Другим дискуссионным вопросом в литературе на тему олимпийского успеха является степень гендерного неравенства в стране. Существует мнение, что ограничения, накладываемые обществом на людей определенного пола, влияют на спортивные достижения страны. Примером таких ограничений может быть запрет на занятия спортом для женщин, как это происходило в Афганистане. Как показывают исследования (Berdahletal, 2015; Lowenetal, 2016), вопреки распространенному убеждению, что гендерное неравенство сказывается только на успехах женщин, низкий уровень равенства полов в стране уменьшает шансы на победу как для мужчин, так и для женщин-спортсменов. Особенно сильно на спортивных результатах отражается неравенство в сфере образования (Berdahletal, 2015). Однако эти результаты были поставлены под сомнение в другом исследовании (Kuppensetal, 2015). В нем говорится, что в одной из работ (Berdahletal, 2015) была опущена переменная, отвечающая за ВВП на душу населения, а также не учтено разделение стран по регионам. Авторы утверждают, что при введении дополнительной переменной и кластеризации стран, эффект гендерного неравенства становится противоположным для спортсменов мужского рода, то есть равенство негативно сказывается на их успехах (Kuppensetal, 2015). В тех же работах поднимался вопрос о значимости неравенства доходов населения. Исследователи сходятся во мнении, что высокий уровень неравенства (высокие значения индекса Джини) негативно влияет на результаты спортсменов этой страны (Berdahletal, 2015; Kuppensetal, 2015). Что касается вопроса участия женщин, то некоторые исследователи выделяли фактор процента населения страны, исповедующего ислам, так как в странах с высокой долей мусульман, женщины редко или вообще не участвуют в спортивных соревнованиях.

В некоторых исследованиях авторы пробовали исследовать разнородность внутри разных видов спорта для чего делили их на группы. К примеру, в исследовании (Pershin&Tcha, 2003) авторы изучают не все Олимпийские игры в целом, а сделана попытка выделить факторы наиболее значимые для каждого из олимпийских видов спорта. Для этого виды спорта были агрегированы в более крупные группы: плавание, атлетика, дисциплины с весами, игры с мячом, гимнастика и группа со всеми остальными видами спорта. Используя концепцию выявленных сравнительных преимуществ, авторы заключают, что более богатые страны завоевывают медали в различных видах спорта равномерно, то есть обычно не специализируются на одной сфере. Кроме того, в анализ были включены фиктивные переменные на локацию страны в той или иной части света (Азия и Африка), а также географические характеристики страны и принадлежность к постсоветскому пространству. Результаты исследования соответствуют реальности: принадлежность к африканскому континенту - наиболее значимый фактор для атлетики, в то время как советское прошлое - для гимнастики, а длина береговой линии - для плавания. Авторы отмечают, что результаты могли бы быть более информативными, если группы видов спорта были более узкими, а также были бы учтены некоторые физиологические характеристики спортсменов (Pershin&Tcha, 2003).

Обобщая вышесказанное, можно сказать, что страновые факторы довольно детально изучались в литературе. При этом можно заметить, что несмотря на исследование множества различных детерминант, изучаемых в предыдущих исследованиях, лишь небольшая группа факторов встречается почти во всех исследованиях, другие же факторы изучаются от случая к случаю. Среди наиболее часто встречающихся можно выделить экономическую ситуацию в стране (ВВП на душу населения), политический фактор (советское, коммунистическое прошлое или настоящее), статус организатора и численность населения.

1.2 Влияние индивидуальных характеристик спортсмена на результаты спортивных соревнований

Помимо изучения успехов страны, некоторые исследователи анализировали личный зачет спортсменов. Кажется логичным, что индивидуальные характеристики спортсменов должны иметь влияние на его выступление. Далее обсудим, какие аспекты рассматривались авторами в этих областях.

Кажется, что время, уделенное подготовке к спортивным соревнованиям, качество физических тренировок или психологической подготовки должны влиять на успешность спортсмена. Анализ таких показателей обычно сопряжен с ограниченным числом исследуемых спортсменов из-за сложности сбора данных или проведения эксперимента. К примеру, в одной из работ в области спортивной психологии, был проведено исследование с помощью интервьюирования нескольких спортсменов и тренеров команд, достигших разных результатов на Олимпиадах: одни из них выступили хуже, чем от них ожидалось, а другие ожидаемо или даже лучше. В ходе анализа было выявлено, что спортсмены более успешных команд больше тренировались, ощущали поддержку близких, были подготовлены морально, в то время как менее успешные команды испытывали трудности в отношениях между собой и тренером, а также имели проблемы с организацией тренировочного процесса. (Gouldetal, 1999).

Существуют работы, где рассматривается влияние физиологических характеристик спортсменов на их успех в том или ином виде спорта. Такие работы носят более масштабный характер, так как есть возможность собрать данные по большему количеству спортсменов. Основная проблема таких исследований - изучение одного вида спорта и только в рамках физиологических особенностей, без учета страновых факторов.

В исследовании (Rakovicetal., 2008) было установлено, что оптимальные характеристики спортсмена, принимающего участие соревнованиях по спортивной ходьбе, это 65 килограмм массы тела и 176 сантиметров роста. То есть чем ближе характеристики спортсмена к вышеупомянутым, тем больше его шансы на победу.

В серии работ (Khosla, 1978, 1984), посвященным физическим характеристикам участников Олимпиад в различных видах спорта, удалось проследить разницу в параметрах более результативных спортсменов в сравнении с менее успешными. В беговых дисциплинах оказалось, что мужчины - чемпионы в спринте обычно тяжелее своих соперников, в то время как в беге на длинные дистанции наблюдается обратный тренд (Khosla, 1978).

Для плавательных видов спорта оказалось, что женщины-финалисты были и выше (на 3,5 см), и тяжелее (на 2,8 кг) остальных участников (Khosla, 1984). В другой работе анализ характеристик спортсменов, участвовавших в соревнованиях по плаванию на Олимпиаде в Сеуле (1988), показал, что возраст положительно связан с вероятностью завоевания медали, особенно в случае с женщинами. Кроме того, более высокие пловцы любого пола склонны чаще выигрывать состязания (Kennedyetal, 1990).

В одной из работ, рассматривающей характеристики спортсменов на Олимпиаде, был показан еще один из способов агрегирования видов спорта. В отличие от классификации, использованной в исследовании (Pershin&Tcha, 2003). В данном исследовании анализировались группы видов спорта по типологии, основанной на превалирующем типе энергетического обмена(Stanulaetal, 2013). На основе проведенного анализа были сделаны следующие выводы: возраст спортсмена положительно влияет на успехи женщин в аэробных и аэробно-анаэробных дисциплинах (виды спорта на выносливость), в то время как он имеет противоположный эффект на результаты спортсменок в анаэробно-гликолитических видах (фигурное катание, спринт в лыжных гонках и др.). Высокие спортсмены обоих полов склонны быть успешнее своих противников в анаэробных-алактатных дисциплинах (на скорость), а в анаэробно-гликолитических видах рост имеет негативное влияние на вероятность успеха спортсмена-мужчины (Stanulaetal, 2013). Однако поскольку анализировались все спортсмены, участвовавшие в Олимпиаде, под успехом в данном случае понимается только попадание в национальную сборную, но не призовое место на самих соревнованиях.

Таким образом, физиологические характеристики спортсмена могут иметь влияние на его успехи, но при этом важно учитывать вид спорта, которым он занимается.

1.3 Выводы из анализа литературы и постановка исследовательского вопроса

На основе проанализированной литературы можно сделать вывод, что довольно много внимания уделяется характеристикам страны как фактору успеха на Олимпиаде. Тем не менее, Олимпийские игры - это, в первую очередь, соревнование между спортсменами, а значит, их личные характеристики должны влиять на результат. В то же время, государство проживания спортсмена создает условия для его подготовки и жизни в целом. Поэтому тот факт, что участники - резиденты разных стран, также может оказывать влияние на их выступление на Олимпиаде. Таким образом, на результаты спортсменов на Олимпийских Играх могут влиять как характеристики страны, так и их индивидуальные особенности. В литературе личные характеристики спортсмена в контексте олимпийского успеха рассматриваются относительно редко, а количественных исследований такой зависимости довольно мало. Отсюда возникает вопрос: что объясняет успех спортсменов? Определяются ли результаты Олимпиады только страной проживания участника или еще и личными характеристиками спортсмена?

В рамках данной работы особое внимание будет уделено влиянию индивидуальных особенностей спортсмена и тому, помогает ли знание этих параметров лучше объяснить итоги соревнований. Отсюда, первая гипотеза звучит следующим образом: физиологические характеристики спортсмена влияют на его результаты на Олимпийских играх. Поскольку исследование носит эмпирический характер, анализироваться будут наблюдаемые факторы, которые возможно оценить, то есть рост, вес, возраст и пол.

Кроме того, эти факторы, вероятно, будут иметь неодинаковое влияние на результаты в разных видах спорта, поскольку каждый из них требует различную физическую форму. По причине большого количества олимпийских дисциплин, результаты оценки воздействие факторов для каждой из них будут сложны для восприятия. Кроме того, многие виды спорта похожи между собой и могут быть объединены в более крупные группы, поэтому кажется справедливым рассматривать группы видов спорта, используя одну из существующих классификаций. Таким образом, вторая гипотеза заключается в том, что воздействие индивидуальных особенностей на результативность спортсмена варьируется от одной группы видов спорта к другой.

Что касается факторов странового уровня, которые также необходимо рассматривать, то их выбор был основан на проанализированной литературе. Для изучения были выделены основные аспекты, влияние которых неоднократно доказывалось в предыдущих исследованиях, а именно: экономическая ситуация в стране (ВВП на душу населения), политический фактор (советское или коммунистическое прошлое), численность населения страны, средняя продолжительность жизни при рождении, статус организатора Олимпиады и географическое положение государства, то есть принадлежность к одному из следующих регионов: Северная Африка, регион Африки к югу от Сахары, Северная Америка, Латинская Америка, Восточная и Западная Европа, Океания, Средняя Азия и остальная Азия.

Помимо этого, в анализ были включены некоторые другие факторы. В первую очередь, несмотря на неоднозначное отношение исследователей к фактору прошлых успехов страны, в контексте результатов спортсмена этот показатель кажется значимым. Участник, однажды продемонстрировавший высокие результаты, имеет опыт победы на таких соревнованиях, вероятно, испытывает меньший стресс и чувствует себя увереннее, что может сказаться на его текущих результатах. Более того, уже имеющаяся медаль может служить прокси показателем для таких ненаблюдаемых качеств как талант и трудолюбие спортсмена.

Не менее важным фактором успеха, на наш взгляд, является конкуренция в конкретном состязании. Вероятность победы напрямую связана с количеством соперников, то есть чем их больше, тем меньше шансов выиграть медаль. Это следует учитывать, поскольку количество участников зависит от дисциплины, а значит, в каких-то видах спорта выиграть медаль значительно проще.

Кроме того, при рассмотрении нескольких Олимпиад, следует включать в анализ год проведения Игр. Это необходимо для того, чтобы учесть особенности каждого года проведения соревнований, то есть сезон (летние или зимние), количество участников, политические и экономические события в мире. Например, как в случае, с Олимпиадой 1980 года, когда несколько стран бойкотировали Игры в Москве, то есть отсутствие основных соперников может объяснить некоторые победы.



2. Методология

2.1 Описание данных и предварительный анализ

В рамках данной работы был поставлен вопрос о факторах, влияющих на Олимпийский успех, поэтому в первую очередь определим, что мы будем понимать под успехом. Для участника любых спортивных соревнований основным показателем успеха является победа, но поскольку Олимпийские Игры - наиболее высококонкурентное состязание, то мы будем считать, что спортсмен, завоевавший медаль любой пробы, достиг успеха. Таким образом, зависимая переменная в данном исследовании - это бинарная переменная, отвечающая за наличие у спортсмена любой медали за конкретное соревнование (0- нет медали, 1- есть любая медаль).

Также было установлено, что следует рассматривать не только страновые факторы, широко обсуждаемые в литературе, но и индивидуальные особенности спортсменов. Для проверки гипотезы о значимости физиологических параметров на результаты спортсмена, будут использованы данные по характеристикам спортсменов и стран, которые они представляют. Было принято решение ограничить рассматриваемый диапазон проведения Олимпиад и изучать только Олимпиады 21 века, чтобы избежать проблем с распадом государств, бойкотами и т.д. Помимо этого, на наш взгляд, исследовать физиологические характеристики спортсменов в командных дисциплинах нецелесообразно, так как каждый игрок вносит различный вклад в результат, но медаль получает каждый член команды. По этой причине все командные виды спорта будут исключены из анализа. Кроме того, спортсмены, выступающие под нейтральным флагом (18 наблюдений) или представляющие беженцев (12 наблюдений), не были исследованы, так как в их анализ невозможно включить страновые факторы.

Источником информации о характеристиках спортсменов послужил Kaggle, данные по страновым факторам были взяты с сайта Всемирного Банка, а переменные, отвечающие за наличие медали в прошлом, участие в предыдущих Олимпиадах и конкуренцию, были сгенерированы на основе других наблюдений.

Что касается, переменных, отвечающих за географическое положение и политический фактор, то страны были классифицированы согласно работам Andreff (2010).

База данных состоит из 65917 наблюдений, где одно наблюдение - участие определенного спортсмена в конкретном соревновании. Почти в 90% наблюдений, представленных в базе, спортсмен не получил медаль, что соотносится с реальной ситуацией на Олимпийских играх. Также все результаты по большей части будут касаться спортсменов-мужчин (более 50% наблюдений) в возрасте от 12 до 71 года (в среднем - около 25 лет), весом от 28 до 214 кг (среднее - почти 70 кг). Больше всего наблюдений относится к летним Играм, особенно к Олимпиаде 2000 года (10841).

Что касается страновых показателей, то среднее ВВП на душу населения страны-участницы в базе данных - 28102 доллара США, а средняя продолжительность жизни в странах-участницах - почти 76 лет. Подробные описательные статистики представлены в таблицах 1, 2.

Уже на данном этапе можно изучить разницу между спортсменами, имеющими медаль и не имеющими. Для этого посмотрим на плотность распределения, например, роста и веса спортсменов (Рис.1, 2). Можно увидеть, что эти графики не идентичны, что подтверждается статистическими тестами (на уровне значимости 1%), а значит эти характеристики могут быть взаимосвязаны с наличием медали.



Таблица 1

Описательные статистики количественных переменных

	Возраст, лет	Рост, см	Вес, кг	Конкуренция, чел.	ВВП на душу населения, долл. США	Средняяпродол-жительность жизни, лет	Числен-ность населения, тыс. чел
Кол-во наблюдений	65914	65292	64950	65917	64371	65470	65742
Среднее	25.63	174.68	69.76	52.08	27888.67	75.79	118780.61
Медиана	25	175	68	47	28678.37	77.49	37889.37
Максимум	71	213	214	168	125302.08	85.42	1378665
Минимум	12	133	28	8	561.61	38.7	9.95
Стандартное отклонение	5.45	10.54	15.05	26.42	15833.66	77.49	277377.97
Коэфф. асимметрии	0.98	-0.04	1.07	1.21	0.40	-1.60	3.80
Куртозис	2.31	-0.12	3.03	2.44	0.74	3.64	13.54

Таблица 2

Описательные статистики качественных переменных

	Количество наблюдений	Количество наблюдений со значением 0	Количество наблюдений со значением 1
Наличие медали	65917	58794	7123
Статус организатора	65917	62864	30503
Советское прошлое	65766	57338	8428
Коммунистическое прошлое	65766	45558	20208
Наличие медали за прошлые Игры	65917	59673	3053
Участие в прошлых Олимпиадах	65917	38793	27124
Пол	65917	27690	38227



Рис.1 Сравнение плотностей распределения значений веса спортсменов с медалью (нижняя линяя) и без медали.

Рис.2 Сравнение плотностей распределения значений роста спортсменов с медалью (нижняя линяя) и без медали.

Кроме того, можно сравнить описательные статистики страновых показателей (Таблица 3). Мы видим, что различия в средних двух подвыборок статистически значимо на уровне 1%, что позволяет предположить взаимосвязь этих факторов и успеха спортсмена. Однако мы не можем утверждать, что существует влияние этих показателей на вероятность получения медали.

Таблица 3

Сравнение средних страновых факторов в двух группах спортсменов

	Спортсмены с медалью	Спортсмены без медали	p-value
Переменная	N	Среднее	Станд. откл	N	Среднее	Станд. откл
ВВП на душу населения, долл. США	6985	31157.5	11559.5	57386	27490.8	15820.8	<0.01
Численность населения, тыс чел.	7121	173599.6	331576.5	58621	112121.5	269298.6	<0.01
Средняя продолжительность жизни	7121	76.5	5.5	58349	75.71	6.2	<0.01

Примечание: N -количество наблюдений

Для проверки гипотезы, связанной с различным влиянием факторов в различных видах спорта, следует обозначить, какая классификацию видов спорта будет использована. В данном исследовании Олимпийские виды спорта были агрегированы в группы по классификации, представленной в таблице 4(Niebaueretal, 2018).

Таблица 4

Классификация видов спорта

	Виды спорта мастерства	Силовые	На выносливость	Смешанные
Количество наблюдений	8638	16069	37853	3330
Виды спорта или соревнования	Гольф, стрельба, стрельба из лука настольный теннис, парусный спорт, конный спорт, санные виды спорта, прыжки с трамплина (лыжи)	Дзюдо, бокс, рестлинг, тхэквондо, сноубордистские виды спорта, горные лыжи, гиревой спорт, конькобежный спорт (короткие дистанции), спортивная и художественная гимнастика	Атлетика, фигурное катание, плавание, биатлон, велосипедный спорт, каноэ, лыжный спорт, конькобежный спорт, гребля	Фехтование, бадминтон, теннис

2.2 Дизайн исследования

Основываясь на изученной литературе, было принято решение в первую очередь изучить влияние факторов, значимость которых была показана в предыдущих работах. Затем, на наш взгляд, целесообразно добавить к детерминантам модели группу физиологических характеристик спортсменов и сравнить результаты двух моделей, чтобы определить, способны ли индивидуальные особенности индивидов улучшить модель, и соответственно, важны ли они для достижения высоких результатов на Олимпийских Играх. спортивное соревнование вес медаль

Помимо этого, для того, чтобы изучить и сравнить влияния выбранных факторов на результаты в зависимости от вида спорта, будут построены модели для каждой группы из классификации.

Поскольку зависимая переменная является бинарной и принимает значения 0 и 1, в первую очередь будет построена модель логистической регрессии бинарного выбора, которая используется для определения вероятности наступления того или иного события, в частности, завоевания медали. Выбор этой модели обусловлен тем, что моделируемые вероятности всегда находятся в пределах от 0 до 1, что логически верно, в отличие от обычной линейной модели. Также модели логистической регрессии лучше интерпретируемы, чем пробит-модели. В общем виде модель выглядит следующим образом:

,(1)

где: - вероятность получения медали;

- функция логистического распределения, область значений которой - промежуток [0;1];

- линейная комбинация независимых факторов.

Поскольку модель нелинейна по параметрам, то для оценки коэффициентов используется функция максимального правдоподобия.

В данном случае, основываясь на выбранных страновых факторах, функция переменных, определяющих вероятность наступления интересующего нас события, будет иметь вид:

(2)

где: - ВВП на душу населения;

- численность населения;

- средняя ожидаемая продолжительность жизни при рождении;

- входила ли страна в состав СССР, 0 - нет, 1- да;

- был ли в стране коммунистический режим;

- является ли страна организатором Олимпиады;

- год проведения Олимпиады;

- переменная отвечающая за географическое положение страны

(n_am - Северная Америка, l_am - Латинская, e_eu- Восточная Европа, w_eu-Западная, s_af-Южная Африка, mid_east-Средняя Азия, asia - остальная Азия)

В модель был включен натуральный логарифм ВВП на душу населения, поскольку такой показатель лучше интерпретируется.

Следующим шагом была построена модель логистической регрессии, включающая и страновые, и индивидуальные факторы:

(3)

где:- пол спортсмена;

- возраст участника;

- его вес, кг;

- его рост, см;

- наличие медали за предыдущие Олимпиады;

- участвовал ли в предыдущих Олимпиадах;

- количество участников конкретного соревнования.

Необходим релевантный критерий для сравнения, чтобы оценить, стала ли модель, включающая личные характеристики спортсмена, лучше с точки зрения качества прогнозирования вероятностей. При оценке моделей используется метод нахождения максимума функции правдоподобия, значение которого можно увеличить с помощью включения новых переменных. Поскольку в двух случаях в анализ включено разное количество переменных, то модель с большим количеством факторов будет казаться лучше. Поэтому следует выбирать меру качества, которая штрафует за количество переменных. Одним из наиболее часто используемых критериев, корректирующим значение в зависимости от числа детерминант, является Байесовский информационный критерий (критерий Шварца, BIC). При сравнении двух моделей следует выбирать в качестве лучшей модель с меньшим значением BIC.

Помимо моделей логистической регрессии было решено также построить деревья решений, а поскольку зависимая переменная - бинарная, то перед нами стоит задача классификации. Следовательно, будут использованы деревья классификации. Это связано с тем, что дерево решений более гибкий инструмент, чем логистическая регрессия. Деревья позволяют игнорировать пропущенные значения и выбросы, а также хорошо интерпретируются. Также деревья решений автоматически учитывают возможные эффекты взаимодействия, которые в случае с логистическими моделями нужно выделять вручную. Кроме того, для задачи бинарной классификации модель логистической регрессии ищет только линейные взаимосвязи, а, значит, единственной возможной границей разделения классов для нее является прямая линия. В то время как деревья устроены иначе и могут классифицировать наблюдения более сложным образом. Что касается наших данных, то границу разделения классов не всегда можно назвать прямой. Например, в случае с переменными, отвечающим за вес и рост, форма границы не очевидна, поэтому можно предполагать, что разделение на классы поединственной прямой может быть менее эффективно, чем деление в случае дерева решений (рис. 2).

Рис.2. Точечная диаграмма соотношения роста и веса с указанием пола наличия медали



Несмотря на то, что с помощью дерева решений, в отличие от логит-модели, нельзя получить количественную оценку эффекту влияния того или иного фактора, этот метод является релевантным для достижения цели данной работы. Кроме того, дерево решений позволяет оценить насколько значима оказалась переменная для классификации и ранжировать переменные между собой, а, значит, оценить, являются ли индивидуальные характеристики важными факторами успеха. Что касается, различий во влиянии этих факторов в разных видах спорта, то эту разницу можно отследить в изменении важности определенной переменной в разных группах.

...