Monte-Carlo 시뮬레이션을 적용한 이상 배팅 징후 탐지 : 남자프로농구승률과 배당률의 관계
Detect on Unexpected Betting with Monte-Carlo Simulation : The Relationship Between The Winning Rate and Sports odds of Men's Professional Basketball
0
조회
0
다운로드
5
인용
0
참고문헌
키워드
초록
이 연구는 남자 프로농구팀 시즌별 승률과 배당률의 관계를 확인하여 이상 배팅 징후 탐지를 통계적으로 접근하고자 하는 목적으로 설계되었다. 실제 경기 자료는 네이버 포털 사이트에서 제공하는 경기 기록을 경기별로 구분하여 자료수집 하였고, 배당률의 경우 국민체육진흥공단에서 위탁하여 운영하고 있는 betman 사이트에서 자료수집을 하였다. 수집된 자료는 MS-Excel 기반 Oracle Crystal Ball ver 1.0 프로그램을 이용하여 monte-carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 이 연구에서는 모의자료를 활용해 추정한 승률과 배당률의 관계를 확인하기 위하여 스피어먼의 상관계수 검증을 수행하였다. 첫째, 실제 경기 자료의 평균 안정성을 도모하기 위해 monte-carlo 시뮬레이션을 활용하여 100,000번의 시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과 총 8시즌 모두 실제 경기 순위와 모의자료의 순위 간 통계적으로 유의한 정적 상관을 나타냈다. 둘째, 8시즌의 중 총 10번의 사례들이 부적 상관을 나타내지 않는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 이상 배팅 징후 탐지를 통계적으로 접근하였다는 점에서 의미는 적지 않을 것이며, 승부조작과 관련된 연구 및 교육을 위한 기초차료로서의 의미가 있다고 판단된다.
Abstract
The study was designed to identify the relationship between the winning rate and the dividend rate of the men's professional basketball team and to detect on unexpected betting. The actual game data was collected by dividing the game records provided by the Naver portal site by game, and the dividend rate was collected from the Betman site, which was entrusted to the Korea Sports Promotion Foundation. By using the Oracle Crystal Ball ver 1.0 program based on MS-Excel, the monte-carlo simulation was executed on the collected data. This study verified Spearman correlation coefficient to identify the relationship between the estimated winning rate and the Sports odds using simulated data. First, 100,000 simulations were conducted using monte-carlo simulations to achieve the average stability of actual match data. As a result, a total of eight seasons showed a statistically significant static correlation between the actual ranking of the competition and the ranking of the simulated data. The results of this study will be significant in that it has detect on unexpected betting, and it is judged to be meaningful as a basis for research and education related to match-fixing.
참고문헌 (35)
- 강구민, "K리그 승부조작과 형사적 책임", 스포츠엔터테인먼트와 법, 14(4), pp.173~197 (2011), 한국스포츠엔터테인먼트법학회[DOI]
- "'불법도박 충격' KBL, 사죄의 인사" (2015)[URL]
- 김경식, "최근 10년간 보도된 스포츠-승부조작 신문기사 의미연결망 분석", 한국스포츠사회학회지, 31(3), pp.21~41 (2018), 한국스포츠사회학회[DOI]
- 김세형, "한국남자프로농구 경기기록 분석을 통한 승패결정요인 추정: 2010-2011시즌, 2011-2012시즌 정규리그 기록 적용", 한국데이터정보과학회지, 23(5), pp.993~1003 (2012), 한국데이터정보과학회
- 김현우, "대학 축구선수의 승부조작 경험", 한국스포츠사회학회지, 29(3), pp.57~74 (2016), 한국스포츠사회학회[DOI]
- 남기연, "축구심판의 승부조작에 따른 책임", 중앙법학, 13(2), pp.139~162 (2011), 중앙법학회[DOI]
- "문화체육관광부" (2014)[URL]
- 박상기, "스포츠 승부조작과 형사책임", 스포츠엔터테인먼트와 법, 14(3), pp.217~236 (2011), 한국스포츠엔터테인먼트법학회[DOI]
- 박성주, "윤리적 관점에서 본 승부조작", 한국체육학회지, 55(4), pp.13~22 (2016), 한국체육학회
- "KBL, '무성의 논란' 전창진 감독에 벌금 500만원" (2012)[URL]
- "오세근·김선형 등 불법도박 혐의 선수에 '출전 보류'" (2015), 박세운[URL]
- 박재현, "배드민턴 경기의 연속득점 및 연속실점과 세트 승률의 관계 : Monte-Carlo 시뮬레이션을 적용한 승률 모형", 한국체육측정평가학회지, 17(2), pp.1~11 (2015), 한국체육측정평가학회[DOI]
- 박준일, "몬테카를로 시뮬레이션에 의한 지수분포 매개변수 추정법의 통계학적 상호 비교", 생산기술연구소논문집, 12, pp.181~186 (1996)
- "승부조작 강동희 전 감독 제명" (2013)[URL]
- 서정미, "A Study on the Technology Valuation Using Monte Carlo Simulation", 박사, pp.2011
- 윤효준, "연속득실점 확률분포에 근거한 배구경기 승리조건: Monte-Carlo 시뮬레이션 적용", 한국체육측정평가학회지, 19(1), pp.39~47 (2017), 한국체육측정평가학회[DOI]
- "사퇴 안준호 ‘성원에 보답 못해 죄송’" (2011), 이동칠[URL]
- 이승훈, "금전 및 인적 네트워크 개입 여부에 따른 스포츠 승부조작의 특징", 석사, pp.2017
- 이해용, "포아송분포를 이용한 축구경기의 승률 예측에 관한 연구", Journal of The Korean Data Analysis Society, 14(1), pp.499~507 (2012), 한국자료분석학회
- 임수원, "남자 고교 엘리트스포츠 승부조작의 실상과 근절방안", 한국체육학회지, 51(4), pp.55~68 (2012), 한국체육학회
- 전민수, "성인 운동선수들의 스포츠 승부조작 경험에 관한 실태", 한국체육측정평가학회지, 18(2), pp.35~50 (2016), 한국체육측정평가학회[DOI]
- 전민수, "어떤 행위를 스포츠 승부조작으로 인식하는가? : 승부조작 행위에 대한 인식의 민감도", 한국체육과학회지, 26(1), pp.1175~1191 (2017), 한국체육과학회[DOI]
- 정상현, "프로토로 재테크하기" (2016), 이로츠
- "어수선한 프로농구 12일 `점프볼`" (2015)[URL]
- 최창환, "스포츠 승부조작의 탐지 가능성 : 스포츠 데이터에 나타나는 벤포드의 법칙", 한국체육측정평가학회지, 19(1), pp.69~89 (2017), 한국체육측정평가학회[DOI]
- 최철호, "승부조작과 불법인터넷스포츠도박에 대한 공법적 규제", 스포츠엔터테인먼트와 법, 15(1), pp.9~36 (2012), 한국스포츠엔터테인먼트법학회[DOI]
- Carpenter, K., "Match-Fixing—The Biggest Threat to Sport in the 21st Century?", International sports law review, 2(1), pp.13~24 (2012)
- Dixon, M. J., "Modelling association football scores and inefficiencies in the football betting market", Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 46(2), pp.265~280 (1997)
- European Commission, "Match-Fixing in Sport: A Mapping of Criminal Law Provisions in EU-27" (2012), European Commission
- "Report of the Sports Betting Integrity Panel" (2010)[URL]
- Mooney, C. Z., "Monte carlo simulation (Vol. 116)" (1997), Sage publications
- Park, J. H., "Preliminary study to detect match-fixing: Benford’s law in badminton rally data", Journal of Physical Education, 3(1), pp.64~77 (2016)
- Reade, J. J., "Using forecasting to detect corruption in international football", Proceedings of the 4th International Conference on Mathematics in Sport (2013)
- Shepotylo, O., "Three-Point-For-Win in Soccer: Are There Incentives for Match Fixing?", SSRN 755264, ~ (2005)
- UNODC, "Criminalization Approaches to Combat Match-Fixing and Illegal", Irregular Betting: A Global Perspective, 2013