第三章 研究方法與流程
第三節 預測市場之選舉結果預測分析
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第三節 預測市場之選舉結果預測分析
本文第二個實證分析過程，依據童振源等人(2011)的研究方法，分成「當選 人預測」與「得票率預測」來分析經 EEMD 處理過後的預測市場，是否比原始 預測市場有較佳的預測能力，而在「得票率預測」的分析，亦將民意調查納進來 討論，同時探討三種選舉預測工具的準確度。本節分成二個部份來介紹如何衡量
「當選人預測」準確度與「得票率預測」準確度。
一、當選人預測分析
對於不同選舉預測工具在當選人預測準確度的衡量，本研究嘗試以「合約價 格與五率分析」和「歐基里德距離」(Euclidean distance)來討論。
首先，以合約價格與五項比率是來原始預測市場與 EEMD 處理過後資料評 估當選人預測準確度，計算五項比率之前，須先將預測與事件結果可分成四類，
第一類為「命中」(Hits)類：表示預測會發生，結果事件發生；第二類為「假警 報」(False Alarms)類：表示預測會發生，結果事件卻沒有發生；第三類為「錯失」
(Misses)類：表示預測不會發生，結果事件卻發生；第四類為「正確拒絕」(Correct Rejections)類：表示預測不會發生，結果事件的確沒有發生。我們將這四類整理 如下表 3-2 所示：
表 3-2 選舉當選人預測與事件結果矩陣 事件結果
發生 沒有發生
預測
會發生 命中 (a) 假警報 (b) 不會發生 錯失 (c) 正確拒絕 (d) 資料來源：童振源等人(2011)。
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由以上分類，即可比較經 EEMD 處理過後之預測市場資料與原始預測市場 資料，對於選舉當選人預測的正確率(Correctness rate，CR)、精準率(Precision rate，
PR)、命中率(Hit rate，HR)、假警報率(False alarm rate，FAR) 與貴氏比率差(Kuipers score，KS)五項準確度比率，其中，正確率分析的是預測工具正確預測事件發生 或未發生佔所有預測事件的比例；精準率分析的是預測工具預測事件發生，最後 確實有發生的比例；命中率分析的是預測工具想要預測的事件發生，而預測工具 正確預測事件發生的比例；假警報率分析的是預測工具想要預測的事件沒有發生，
但預測工具誤判會發生的比例；而貴氏比率差分析的是預測工具的預測，是否能 更容易達成命中目標或者是更不易發出假警報的比例。由這五項準確度比率，就 可判斷原始預測市場與 EEMD 處理過後預測市場的準確率之優劣，我們將這五 項衡量準準確度之比率整理如表 3-3 所示。(童振源，2011；Granger and Pesaran, 2000；Granger and Machina, 2006；Pesaran and Skouras, 2002；Yang, Pierce, and Carbonell, 1998)
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資料來源：童振源等人(2011)、Granger and Pesaran (2000)、Granger and Machina (2006)、Pesaran and Skouras (2002)、Yang、Pierce and Carbonell (1998)。
另外，為了更精準的比較不同當選人預測工具的優劣，將進一步計算歐幾里
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選人得票率預測的平均絕對誤差(Mean Absolute Error，MAE)。如此一來，就可 以評估不同選舉預測工具在得票率預測的準確度，由於在預測市場上，同一選區‧ 國
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支持度總和將會為 1，其公式計算如下：
𝐴𝑐𝑐 𝑎𝑐𝑦𝑁𝑜𝑟 𝑙 𝑧 𝑡 𝑜
𝑃𝑜𝑙𝑙 1 𝑀𝐴𝐸𝑁𝑜𝑟 𝑙 𝑧 𝑡 𝑜 𝑃𝑜𝑙𝑙 𝑀𝐴𝐸𝑁𝑜𝑟 𝑙 𝑧 𝑡 𝑜
𝑃𝑜𝑙𝑙
1
𝑛[∑|𝑉𝑆̃𝑃𝑜𝑙𝑙 𝑉𝑆𝐴𝑐𝑡𝑢 𝑙 |
=
]
𝑉𝑆̃𝑃𝑜𝑙𝑙 𝑉𝑆𝑃𝑜𝑙𝑙 𝑉𝑆𝑁𝐴 ( 𝑉𝑆𝑃𝑜𝑙𝑙
∑ = 𝑉𝑆𝑃𝑜𝑙𝑙 )
其中，𝑉𝑆̃𝑃𝑜𝑙𝑙 為第 i 個候選人的標準化民調預測得票率，𝑉𝑆𝑃𝑜𝑙𝑙 為第 i 個候 選人的民調預測得票率，𝑉𝑆𝑁𝐴 為第 i 個候選人民調未表態的比例，𝑉𝑆𝐴𝑐𝑡𝑢 𝑙 第 i 個候選人的真實得票率，n 為該單一選區的候選人合約個數。
同樣地，為了更精準的比較不同得票率預測工具的優劣，將進一步計算歐氏 距離，在選舉得票率預測合約中，空間中的兩點則分別為選舉預測工具的「預測 值」(合約價格)與「真實得票率」(範圍為 0 至 100 之間)5，歐氏距離即為兩者之 間的「絕對誤差」。
本節對不同選舉預測工具在當選人預測與得票率預測兩種選舉合約的準確 度衡量準則做詳盡的介紹後，在本章的下一節，將簡易的說明 EEMD 在期貨市 場與預測市場兩個實證分析的研究流程。
5 為方便計算，此處真實得票率的單位為%，因此數值介於 0 至 100 之間。
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