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本文针对基于比分数据的足球和网球赛果预测模型进行了研究。主要分为三个方面：第一，对于足球赛果预测，针对Dixon和Coles的二元Poisson模型，首先提出了参数估计的矩估计方法，得到了与极大似然估计效果相近的结果，大幅缩短了模型参数估计的时间，其次针对球风相克的特征，提出采用Bayes方法将其引入Dixon模型，改进了模型的预测效果，最后针对球队进球数的边际分布不符合Poisson分布的情形，提出采用广义Poisson分布刻画球队的进球数，并通过似然比检验判断是否采用广义Poisson分布，实际数据的预测结果证实了改进的有效性；第二，对于足球比赛的即场预测，本文将时间衰减效应引入到Dixon和Robinson(1998)[1]的基于二元Poisson过程的预测模型，使得模型参数估计更符合球队的近期表现，并且提高了赛果预测精度；第三，对于网球赛果预测，基于球与球之间条件独立的马氏链模型，给出了基于不同精度比赛信息的似然函数形式，采用极大似然方法估计模型参数，并基于实际数据验证了预测效果。